Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models Trained on Code

論文の概要: Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models Trained on Code

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09299v2
Date: Wed, 30 Oct 2024 19:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-09 04:43:41.197882
Title: Trained Without My Consent: Detecting Code Inclusion In Language Models Trained on Code
Title（参考訳）: コンテンツなしのトレーニング:コードでトレーニングされた言語モデルにおけるコードインクルージョンの検出
Authors: Vahid Majdinasab, Amin Nikanjam, Foutse Khomh,
Abstract要約: コード監査は、開発済みのコードが標準、規制、著作権保護に準拠していることを保証する。ソフトウェア開発プロセスにおけるコーディングアシスタントとしての最近のLarge Language Models(LLM)の出現は、コード監査に新たな課題をもたらしている。 LLMのトレーニングデータセットにコードを含むことを検出するモデルに依存しない、解釈可能な方法であるTraWiCを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.135962181354465
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Code auditing ensures that the developed code adheres to standards, regulations, and copyright protection by verifying that it does not contain code from protected sources. The recent advent of Large Language Models (LLMs) as coding assistants in the software development process poses new challenges for code auditing. The dataset for training these models is mainly collected from publicly available sources. This raises the issue of intellectual property infringement as developers' codes are already included in the dataset. Therefore, auditing code developed using LLMs is challenging, as it is difficult to reliably assert if an LLM used during development has been trained on specific copyrighted codes, given that we do not have access to the training datasets of these models. Given the non-disclosure of the training datasets, traditional approaches such as code clone detection are insufficient for asserting copyright infringement. To address this challenge, we propose a new approach, TraWiC; a model-agnostic and interpretable method based on membership inference for detecting code inclusion in an LLM's training dataset. We extract syntactic and semantic identifiers unique to each program to train a classifier for detecting code inclusion. In our experiments, we observe that TraWiC is capable of detecting 83.87% of codes that were used to train an LLM. In comparison, the prevalent clone detection tool NiCad is only capable of detecting 47.64%. In addition to its remarkable performance, TraWiC has low resource overhead in contrast to pair-wise clone detection that is conducted during the auditing process of tools like CodeWhisperer reference tracker, across thousands of code snippets.
Abstract（参考訳）: コード監査は、開発済みのコードが保護されたソースのコードを含んでいないことを検証することによって、標準、規制、著作権保護に準拠していることを保証する。ソフトウェア開発プロセスにおけるコーディングアシスタントとしての最近のLarge Language Models(LLM)の出現は、コード監査に新たな課題をもたらしている。これらのモデルをトレーニングするためのデータセットは、主に公開されているソースから収集される。これは、開発者がすでにデータセットに含まれているため、知的財産権侵害の問題を提起する。したがって、LLMを使用して開発された監査コードは困難であり、これらのモデルのトレーニングデータセットにアクセスできないため、開発中にLLMが特定の著作権コードでトレーニングされているかどうかを確実に主張することは困難である。トレーニングデータセットが開示されていないことを考えると、コードクローン検出のような従来のアプローチは著作権侵害を主張するには不十分である。この課題に対処するため,LLMのトレーニングデータセットにコードを含むことを検出するためのメンバシップ推論に基づくモデルに依存しない,解釈可能な手法であるTraWiCを提案する。コードインクルージョンを検出するための分類器を訓練するために,各プログラム固有の構文的および意味的識別子を抽出する。我々の実験では、TraWiCはLLMのトレーニングに使われたコードの83.87%を検出できることがわかった。一方、一般的なクローン検出ツールであるNiCadは47.64%しか検出できない。注目すべきパフォーマンスに加えて、TraWiCは、数千のコードスニペットにわたるCodeWhisperer参照トラッカーのようなツールの監査プロセス中に実行されるペアワイズクローン検出とは対照的に、リソースオーバーヘッドが低い。

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