論文の概要: CodeCipher: Learning to Obfuscate Source Code Against LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05797v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 08:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:49:50.741924
• Title: CodeCipher: Learning to Obfuscate Source Code Against LLMs
• Title（参考訳）: CodeCipher: LLMに対するソースコードの難読化を学ぶ
• Authors: Yalan Lin, Chengcheng Wan, Yixiong Fang, Xiaodong Gu,
• Abstract要約: 我々は,LLMからの応答を保存しながら,コードからプライバシを乱す新しい方法であるCodeCipherを提案する。 CodeCipher は LLM の埋め込み行列を変換し、各行が元の行列内の別の単語に対応するようにし、難読化ソースコードのためのトークンとトークンの混同マッピングを生成する。 その結果,LLMの性能を保ちながらソースコードのプライバシを混乱させることに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.872773591957006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large code language models have made significant strides in AI-assisted coding tasks, there are growing concerns about privacy challenges. The user code is transparent to the cloud LLM service provider, inducing risks of unauthorized training, reading, and execution of the user code. In this paper, we propose CodeCipher, a novel method that perturbs privacy from code while preserving the original response from LLMs. CodeCipher transforms the LLM's embedding matrix so that each row corresponds to a different word in the original matrix, forming a token-to-token confusion mapping for obfuscating source code. The new embedding matrix is optimized by minimizing the task-specific loss function. To tackle the challenge of the discrete and sparse nature of word vector spaces, CodeCipher adopts a discrete optimization strategy that aligns the updated vector to the nearest valid token in the vocabulary before each gradient update. We demonstrate the effectiveness of our approach on three AI-assisted coding tasks including code completion, summarization, and translation. Results show that our model successfully confuses the privacy in source code while preserving the original LLM's performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模コード言語モデルは、AI支援コーディングタスクにおいて大きな進歩を遂げてきたが、プライバシー問題への懸念が高まっている。 ユーザコードはクラウドLLMサービスプロバイダに対して透過的であり、ユーザコードの不正なトレーニング、読み取り、実行のリスクを誘発する。 本稿では,LLMからの応答を保存しながら,コードからプライバシを乱す新しい手法であるCodeCipherを提案する。 CodeCipher は LLM の埋め込み行列を変換し、各行が元の行列内の別の単語に対応するようにし、難読化ソースコードのためのトークンとトークンの混同マッピングを生成する。 新しい埋め込み行列はタスク固有の損失関数を最小限にすることで最適化される。 単語ベクトル空間の離散的かつスパースな性質の課題に対処するため、CodeCipherは、各勾配更新の前に、更新されたベクトルを語彙内の最も近い有効なトークンに整合させる離散最適化戦略を採用する。 コード補完,要約,翻訳を含む3つのAI支援コーディングタスクに対して,本手法の有効性を実証する。 その結果,LLMの性能を保ちながらソースコードのプライバシを混乱させることに成功した。

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