論文の概要: Code Membership Inference for Detecting Unauthorized Data Use in Code Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07200v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 12:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:11:39.398334
• Title: Code Membership Inference for Detecting Unauthorized Data Use in Code Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: コード事前学習言語モデルにおける不正データ検出のためのコードメンバーシップ推論
• Authors: Sheng Zhang, Hui Li
• Abstract要約: 本稿では,CPLMにおける不正コードの使用を検出するための最初の研究を開始する。 我々は、コードメンバーシップ推論タスクの異なる設定のためのフレームワークBuzzerを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6875396255520405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code pre-trained language models (CPLMs) have received great attention since they can benefit various tasks that facilitate software development and maintenance. However, CPLMs are trained on massive open-source code, raising concerns about potential data infringement. This paper launches the first study of detecting unauthorized code use in CPLMs, i.e., Code Membership Inference (CMI) task. We design a framework Buzzer for different settings of CMI. Buzzer deploys several inference techniques, including distilling the target CPLM, ensemble inference, and unimodal and bimodal calibration. Extensive experiments show that CMI can be achieved with high accuracy using Buzzer. Hence, Buzzer can serve as a CMI tool and help protect intellectual property rights.
• Abstract（参考訳）: コード事前訓練言語モデル(CPLM)は、ソフトウェア開発やメンテナンスを容易にする様々なタスクに役立てることができるため、大きな注目を集めている。 しかし、CPLMは大規模なオープンソースコードで訓練されており、潜在的なデータ侵害に関する懸念を提起している。 本稿では,CPLM(Code Membership Inference, CMI)タスクにおける不正コードの使用を検出するための最初の研究を開始する。 CMIの異なる設定のためのフレームワークBuzzerを設計する。 Buzzerは、ターゲットCPLMの蒸留、アンサンブル推論、一様および二様キャリブレーションなど、いくつかの推論手法を展開している。 広範な実験により、ブザーを用いてcmiを高精度に達成できることが示されている。 したがって、buzzerはcmiツールとして機能し、知的財産権を保護するのに役立つ。

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