Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Disguised Wolf Is More Harmful Than a Toothless Tiger: Adaptive Malicious Code Injection Backdoor Attack Leveraging User Behavior as Triggers

論文の概要: A Disguised Wolf Is More Harmful Than a Toothless Tiger: Adaptive Malicious Code Injection Backdoor Attack Leveraging User Behavior as Triggers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10334v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 18:18:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 18:03:34.466404
Title: A Disguised Wolf Is More Harmful Than a Toothless Tiger: Adaptive Malicious Code Injection Backdoor Attack Leveraging User Behavior as Triggers
Title（参考訳）: アダプティブ・悪意のあるコード・インジェクション・バックドア・アタックは、ユーザーの行動をトリガーとして活用する
Authors: Shangxi Wu, Jitao Sang,
Abstract要約: まず,コード生成シナリオにおけるセキュリティ問題に焦点を当てたゲーム理論モデルを提案する。このフレームワークは、攻撃者が悪意のあるコードモデルを広げてセキュリティ脅威を発生させる可能性のあるシナリオとパターンを概説する。また、攻撃者がバックドアアタックを使用して悪意のあるコードインジェクションのタイミングを動的に調整できることも初めて指摘した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.339528712960021
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, large language models (LLMs) have made significant progress in the field of code generation. However, as more and more users rely on these models for software development, the security risks associated with code generation models have become increasingly significant. Studies have shown that traditional deep learning robustness issues also negatively impact the field of code generation. In this paper, we first present the game-theoretic model that focuses on security issues in code generation scenarios. This framework outlines possible scenarios and patterns where attackers could spread malicious code models to create security threats. We also pointed out for the first time that the attackers can use backdoor attacks to dynamically adjust the timing of malicious code injection, which will release varying degrees of malicious code depending on the skill level of the user. Through extensive experiments on leading code generation models, we validate our proposed game-theoretic model and highlight the significant threats that these new attack scenarios pose to the safe use of code models.
Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) はコード生成の分野で大きな進歩を遂げている。しかし、ますます多くのユーザーがこれらのモデルをソフトウェア開発に頼っているため、コード生成モデルに関連するセキュリティリスクはますます深刻になっている。従来のディープラーニングの堅牢性に関する問題は、コード生成の分野にも悪影響を及ぼすことが研究で示されている。本稿では,コード生成シナリオにおけるセキュリティ問題に着目したゲーム理論モデルを提案する。このフレームワークは、攻撃者が悪意のあるコードモデルを広げてセキュリティ脅威を発生させる可能性のあるシナリオとパターンを概説する。また、攻撃者がバックドア攻撃を使用して悪意のあるコードインジェクションのタイミングを動的に調整できることを初めて指摘した。コード生成モデルをリードする広範な実験を通じて、提案したゲーム理論モデルを検証するとともに、これらの新たな攻撃シナリオがコードモデルの安全な使用にもたらす重大な脅威を強調します。

関連論文リスト

An LLM-Assisted Easy-to-Trigger Backdoor Attack on Code Completion Models: Injecting Disguised Vulnerabilities against Strong Detection [17.948513691133037]
我々は,コード補完モデルに基づくLLM支援バックドアアタックフレームワークであるCodeBreakerを紹介した。悪意のあるペイロードを最小限の変換でソースコードに直接統合することで、CodeBreakerは現在のセキュリティ対策に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-10T22:10:05Z)
Principles of Designing Robust Remote Face Anti-Spoofing Systems [60.05766968805833]
本稿では,デジタル攻撃に対する最先端の対面防止手法の脆弱性に光を当てる。反偽造システムに遭遇する一般的な脅威を包括的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:05:35Z)
Trojans in Large Language Models of Code: A Critical Review through a Trigger-Based Taxonomy [11.075592348442225]
大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発に多くのエキサイティングな新機能を提供します。これらのモデルの不透明な性質は、推論や検査を困難にしている。本研究は,現在最先端のトロイの木馬によるコードの大規模言語モデルに対する攻撃について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-05T06:43:52Z)
Assessing Cybersecurity Vulnerabilities in Code Large Language Models [18.720986922660543]
EvilInstructCoderは、命令チューニングされたコードLLMのサイバーセキュリティ脆弱性を敵の攻撃に対して評価するように設計されたフレームワークである。実際の脅威モデルを組み込んで、さまざまな能力を持つ現実世界の敵を反映している。我々は、3つの最先端のCode LLMモデルを用いて、コーディングタスクのための命令チューニングの活用性について包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T10:14:58Z)
Privacy Backdoors: Enhancing Membership Inference through Poisoning Pre-trained Models [112.48136829374741]
本稿では、プライバシーバックドア攻撃という新たな脆弱性を明らかにします。被害者がバックドアモデルに微調整を行った場合、トレーニングデータは通常のモデルに微調整された場合よりも大幅に高い速度でリークされる。我々の発見は、機械学習コミュニティにおける重要なプライバシー上の懸念を浮き彫りにし、オープンソースの事前訓練モデルの使用における安全性プロトコルの再評価を求めている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-01T16:50:54Z)
CodeAttack: Revealing Safety Generalization Challenges of Large Language Models via Code Completion [117.178835165855]
本稿では,自然言語入力をコード入力に変換するフレームワークであるCodeAttackを紹介する。我々の研究は、コード入力に対するこれらのモデルの新たな、普遍的な安全性の脆弱性を明らかにした。 CodeAttackと自然言語の分布ギャップが大きくなると、安全性の一般化が弱くなる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T17:55:38Z)
Poisoning Programs by Un-Repairing Code: Security Concerns of AI-generated Code [0.9790236766474201]
脆弱性コードの生成につながる新たなデータ中毒攻撃を特定します。次に、これらの攻撃がコード生成の最先端モデルにどのように影響するかを広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T12:47:04Z)
Adversarial Attacks on Code Models with Discriminative Graph Patterns [9.474381289311715]
我々は、コードモデルの堅牢性をよりよく評価するために、新しい敵攻撃フレームワーク、GraphCodeAttackを提案する。ターゲットのコードモデルが与えられたら、GraphCodeAttackは自動的に重要なコードパターンをマイニングし、モデルの決定に影響を与える可能性がある。 ASTパターンからの攻撃を効果的に合成するために、GraphCodeAttackは、個別にトレーニング済みのコードモデルを使用して、具体的なコードスニペットでASTを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-22T03:40:34Z)
AdaptGuard: Defending Against Universal Attacks for Model Adaptation [129.2012687550069]
モデル適応アルゴリズムにおいて、ソースドメインから転送されるユニバーサルアタックに対する脆弱性について検討する。本稿では,モデル適応アルゴリズムの安全性を向上させるために,AdaptGuardというモデル前処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-19T07:53:31Z)
CodeLMSec Benchmark: Systematically Evaluating and Finding Security Vulnerabilities in Black-Box Code Language Models [58.27254444280376]
自動コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのプログラミングタスクにおいてブレークスルーを達成した。これらのモデルのトレーニングデータは、通常、インターネット(例えばオープンソースのリポジトリから)から収集され、障害やセキュリティ上の脆弱性を含む可能性がある。この不衛生なトレーニングデータは、言語モデルにこれらの脆弱性を学習させ、コード生成手順中にそれを伝播させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-08T11:54:07Z)
Learning to Attack: Towards Textual Adversarial Attacking in Real-world Situations [81.82518920087175]
敵攻撃は、敵の例でディープニューラルネットワークを騙すことを目的としている。本稿では、攻撃履歴から学習し、より効率的に攻撃を開始することができる強化学習に基づく攻撃モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-19T09:12:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。