主要观点总结
文章介绍了机器之心AIxiv专栏发布的关于代码语言模型(CodeLMs)安全性的研究综述,涵盖了CodeLMs的安全性对智能化软件开发的影响,研究趋势,攻击和防御方法,以及未来研究方向。文章指出CodeLMs的安全性正成为软件工程、人工智能和网络安全领域的研究新热潮。
关键观点总结
关键观点1: CodeLMs安全性研究的重要性
随着CodeLMs的广泛应用,其安全性问题日益突出,对智能化软件开发和智能软件系统的深远影响,保障其安全性至关重要。
关键观点2: CodeLMs的安全性研究趋势
近年来,CodeLMs安全性研究的关注度持续上升,其在软件工程、人工智能、计算机与通信安全等多个研究领域引起了广泛关注。
关键观点3: CodeLMs的安全性攻击方法
CodeLMs的安全性攻击包括后门攻击和对抗攻击,其中后门攻击可通过数据投毒和模型投毒的方式将恶意代码注入模型,对抗攻击则通过生成对抗样本欺骗模型。
关键观点4: CodeLMs的安全防御策略
为应对CodeLMs的安全威胁,研究人员开发了相应的防御方法,包括后门防御和对抗防御,这些方法旨在提高模型的安全性和鲁棒性。
关键观点5: 未来研究方向和挑战
未来CodeLMs安全性研究需要更全面地评估攻击方法的隐蔽性,探索大型代码语言模型的后门注入方法,平衡防御策略的有效性与对模型性能的影响,以及探讨结合多种防御机制的策略。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本篇综述的作者团队包括南京大学 iSE 团队的研究生陈宇琛、葛一飞、韩廷旭、张犬俊,指导教师房春荣副教授、陈振宇教授和徐宝文教授,以及来自南洋理工大学的研究员孙伟松、陈震鹏和刘杨教授。 近年来,代码语言模型(Language Models for Code,简称 CodeLMs)逐渐成为推动智能化软件开发的关键技术,应用场景涵盖智能代码生成与补全、漏洞检测与修复等。例如,基于知名代码语言模型 Codex 构建的 AI 编码助手 GitHub Copilot 能够实时提供代码建议和补全,显著提升了开发
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