論文の概要: TrojanPuzzle: Covertly Poisoning Code-Suggestion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02344v2
• Date: Wed, 24 Jan 2024 17:49:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 18:19:30.551757
• Title: TrojanPuzzle: Covertly Poisoning Code-Suggestion Models
• Title（参考訳）: TrojanPuzzle: コード提案モデルを隠蔽する
• Authors: Hojjat Aghakhani, Wei Dai, Andre Manoel, Xavier Fernandes, Anant Kharkar, Christopher Kruegel, Giovanni Vigna, David Evans, Ben Zorn, and Robert Sim
• Abstract要約: ドクストリングなどの文脈外領域に悪意のある毒データを植え付けることで静的解析を回避できる2つの攻撃を示す。 我々の最も新しい攻撃であるTROJANPUZLEは、ペイロードの特定の部分(目立たしい)を毒データに明示的に含めないことによって、不審な毒データを生成するための一歩を踏み出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.418320728203387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With tools like GitHub Copilot, automatic code suggestion is no longer a dream in software engineering. These tools, based on large language models, are typically trained on massive corpora of code mined from unvetted public sources. As a result, these models are susceptible to data poisoning attacks where an adversary manipulates the model's training by injecting malicious data. Poisoning attacks could be designed to influence the model's suggestions at run time for chosen contexts, such as inducing the model into suggesting insecure code payloads. To achieve this, prior attacks explicitly inject the insecure code payload into the training data, making the poison data detectable by static analysis tools that can remove such malicious data from the training set. In this work, we demonstrate two novel attacks, COVERT and TROJANPUZZLE, that can bypass static analysis by planting malicious poison data in out-of-context regions such as docstrings. Our most novel attack, TROJANPUZZLE, goes one step further in generating less suspicious poison data by never explicitly including certain (suspicious) parts of the payload in the poison data, while still inducing a model that suggests the entire payload when completing code (i.e., outside docstrings). This makes TROJANPUZZLE robust against signature-based dataset-cleansing methods that can filter out suspicious sequences from the training data. Our evaluation against models of two sizes demonstrates that both COVERT and TROJANPUZZLE have significant implications for practitioners when selecting code used to train or tune code-suggestion models.
• Abstract（参考訳）: GitHub Copilotのようなツールでは、自動コード提案はもはやソフトウェアエンジニアリングの夢ではない。 大規模な言語モデルに基づくこれらのツールは、通常、未調査の公開ソースから採掘された大量のコードコーパスで訓練される。 その結果、これらのモデルは悪意のあるデータを注入してモデルのトレーニングを操作するデータ中毒攻撃の影響を受けやすい。 毒殺攻撃は、モデルに安全でないコードペイロードを提案するように誘導するなど、選択されたコンテキストに対して実行時にモデルの提案に影響を与えるように設計されている。 これを実現するために、事前攻撃は、安全でないコードペイロードをトレーニングデータに明示的に注入し、トレーニングセットからそのような悪意のあるデータを除去できる静的解析ツールによって毒データを検出できるようにする。 本研究では,ドクストリングなどの文脈外領域に有害な毒データを植え付けることで静的解析を回避できる2つの新しい攻撃,COVERTとTROJANPUZLEを実証する。 私たちの最も斬新な攻撃であるtrojanpuzzleは、コード(すなわち、外部のdocstrings)の完了時にペイロード全体を示唆するモデルを誘導しながらも、ペイロードの特定の(不幸な)部分を毒物データに明示的に含まないことで、不審な毒データを生成するための一歩を踏み出します。 これにより、TROJANPUZLEは、トレーニングデータから不審なシーケンスをフィルタリングするシグネチャベースのデータセットクリーニングメソッドに対して堅牢になる。 2つのサイズのモデルに対する評価は、CovertとTROJANPUZLEの両方が、コード提案モデルのトレーニングやチューニングに使用するコードを選択する際に、実践者にとって重要な意味を持つことを示している。

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