論文の概要: Is Watermarking LLM-Generated Code Robust?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17983v2
• Date: Fri, 28 Jun 2024 18:35:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 14:39:26.712217
• Title: Is Watermarking LLM-Generated Code Robust?
• Title（参考訳）: 透かし LLM 生成コードロバストか?
• Authors: Tarun Suresh, Shubham Ugare, Gagandeep Singh, Sasa Misailovic,
• Abstract要約: 大規模言語モデルにより生成されたPythonコードに対する既存の透かし手法の堅牢性に関する最初の研究について述べる。 セマンティック保存変換により、これらの透かしをコードから取り除くことは容易であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.48277165801539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first study of the robustness of existing watermarking techniques on Python code generated by large language models. Although existing works showed that watermarking can be robust for natural language, we show that it is easy to remove these watermarks on code by semantic-preserving transformations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルにより生成されたPythonコードに対する既存の透かし手法の堅牢性に関する最初の研究について述べる。 既存の研究は、透かしは自然言語に対して堅牢であることを示したが、意味保存変換によってこれらの透かしをコードから取り除くことは容易であることを示した。

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