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/2312.07200v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 03:50:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.39431
• 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: 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なコードの使用を検出する研究を開始する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.507322607667119
• 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 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 signal extraction from pre-training tasks, hard-to-learn sample calibration and weighted inference, to identify code membership status accurately. 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なコードの使用を検出する研究を開始する。 我々は、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、事前トレーニングタスクからの信号抽出、ハードトラーンサンプルキャリブレーション、重み付け推論など、いくつかの推論技術をデプロイし、コードのメンバシップステータスを正確に識別する。 大規模な実験では、Buzzerを使ってCMIを高精度に達成できることが示されている。 これによりBuzzerはCMIツールとして機能し、知的財産権保護を支援することができる。

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