润泽今天好好学习了吗-优快云博客

原创【代码大模型-后门攻击】You See What I Want You to See: Poisoning Vulnerabilities in Neural Code Search

通过触发攻击target（如果对每个文件都进行攻击则是非目标攻击），trigger更改排名（因此触发器不能改变代码原有的语义），bait使代码易受攻击（应设计能够恶意误导开发者且不易被发现的诱饵）。结果跑表明，BiRNN和Transformer取得了很好的结果，然而在大规模代码语料库上进行预训练的 CodeBERT 对于攻击者引入的小扰动具有更强的鲁棒性。触发器的影响：固定触发器和PCFG触发器的效果类似。（1）计算输入查询和代码库中的代码片段的嵌入向量，其中所有的源代码中的嵌入都可以离线计算并存储；

2025-01-08 20:49:12 741

原创 Setting the Trap: Capturing and Defeating Backdoors in Pretrained Language Models through Honeypots

warm up：首先蜜罐分类器运行一些steps去捕获后门触发器，此时蜜罐分类器中的中毒样本损失值与干净样本的损失值产生了差异，而任务分类器中的两种样本损失值都很高。2.在stem net 的浅层网络组中添加了蜜罐，在训练完成后删除蜜罐，确保对后门的防御。将蜜罐设计成一个在PLM的底层的比较紧凑的分类器。（3）抗后门微调：防御者的目标是开发一种安全的调整程序，以确保在中毒数据集上训练的 PLM 不会学习后门功能。q无限趋向于0时，变为标准的CE，而随着q的增加蜜罐学习后门样本的速度更快，但过大的1。

2024-12-24 18:09:23 451

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