基於判別式圖模式對程式碼模型進行對抗性攻擊

核心概念

本文提出了一種名為 GraphCodeAttack 的新型對抗性攻擊框架，該框架利用自動挖掘的程式碼模式來生成對抗性樣本，從而評估程式碼模型的穩健性。

摘要

基於判別式圖模式對程式碼模型進行對抗性攻擊

這篇研究論文介紹了 GraphCodeAttack，這是一種針對程式碼模型的新型對抗性攻擊方法。隨著預先訓練的程式碼語言模型在程式碼生成、程式碼完成和漏洞偵測等軟體工程任務中得到廣泛應用，確保這些模型的安全性和可靠性變得至關重要。然而，對抗性攻擊對這些模型構成了重大威脅，可能導致錯誤預測並顯著影響下游任務的模型效能。
現有的針對程式碼模型的對抗性攻擊通常採用固定的程式轉換集，例如變數重新命名和插入無效程式碼。這些轉換需要專家手動設計，並且在建立更複雜的語義保留轉換方面存在局限性。
為了應對上述挑戰，本研究提出了 GraphCodeAttack，這是一種新穎的對抗性攻擊框架，旨在更好地評估程式碼模型的穩健性。給定一個目標程式碼模型，GraphCodeAttack 會自動挖掘重要的程式碼模式，這些模式可能會影響模型的決策，從而擾亂輸入到模型的程式碼結構。
GraphCodeAttack 使用一組輸入原始碼來探測模型的輸出。根據這些原始碼和輸出，GraphCodeAttack 會識別出可以影響模型決策的判別式抽象語法樹 (AST) 模式。然後，GraphCodeAttack 會選擇適當的 AST 模式，將選定的模式具體化為攻擊，並將其作為無效程式碼插入到模型的輸入程式中。為了有效地從 AST 模式合成攻擊，GraphCodeAttack 使用一個獨立的預先訓練的程式碼模型來用具體的程式碼片段填充 AST。
本研究在三個任務上評估了兩種流行的程式碼模型（即 CodeBERT 和 GraphCodeBERT）針對所提出方法的穩健性：作者歸屬、漏洞預測和程式碼複製偵測。實驗結果表明，所提出的方法在攻擊程式碼模型方面顯著優於最先進的方法，例如 CARROT 和 ALERT。
基於平均攻擊成功率 (ASR)，GraphCodeAttack 比 CARROT 分別提高了 30% 和 33%。值得注意的是，在 GraphCodeBERT 模型和作者歸屬方面，GraphCodeAttack 的 ASR 達到了 0.841，顯著優於 CARROT 和 ALERT（ASR 分別為 0.598 和 0.615）。

本研究的主要貢獻可以總結如下：

自動挖掘攻擊模式： GraphCodeAttack 從模型和一組探測資料中自動挖掘攻擊模式，使衍生的攻擊能夠靈活地適應特定的目標模型和領域。
利用預先訓練的語言模型： 本研究介紹了一種新穎的方法，利用預先訓練的語言模型從發現的抽象 AST 模式自動生成有效的具體攻擊。與 CARROT 的隨機識別碼重新命名和 ALERT 的基於程式碼模型的識別碼重新命名相比，GraphCodeAttack 在評估的 6 種任務和模型組合中的 5 種中都優於它們的效能。
廣泛的實驗驗證： 本研究通過廣泛的實驗證明了所提出方法的有效性，表明 GraphCodeAttack 可以成功合成對抗性樣本，挑戰程式碼模型的穩健性和可靠性。特別是，GraphCodeAttack 在平均 ASR 測量方面比 CARROT 提高了 30%，比 ALERT 提高了 33%。值得注意的是，在 GraphCodeBERT 模型上，GraphCodeAttack 在作者歸屬和漏洞預測方面的 ASR 分別達到了 0.84 和 0.799。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Adversarial Attacks on Code Models with Discriminative Graph Patterns

by Thanh-Dat Ng... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.11161.pdf

深入探究

如何進一步改進 GraphCodeAttack 以應對更複雜的程式碼模型和任務？

GraphCodeAttack 作為一種基於圖模式的程式碼模型攻擊方法，展現出其有效性。然而，面對日益複雜的程式碼模型和任務，仍有提升空間。以下列舉幾項潛在的改進方向：

更精細的攻擊模式挖掘: 現有的 GraphCodeAttack 主要依賴於頻繁子圖挖掘算法 (gSpan-CORK) 來獲取攻擊模式。然而，僅僅依賴頻率可能遺漏一些低頻率但卻具有顯著攻擊性的模式。可以考慮結合其他圖挖掘技術，例如圖神經網路 (GNN) 或圖嵌入 (Graph Embedding) 方法，以學習更具表達能力和判別性的程式碼圖表示，從而挖掘更精細、更有效的攻擊模式。

語義感知的攻擊模式生成: 目前的 GraphCodeAttack 使用預訓練的程式碼語言模型來填充抽象語法樹 (AST) 模式，生成具體的攻擊程式碼片段。然而，這種方法缺乏對程式碼語義的深入理解，可能生成語義不一致或無效的程式碼。可以考慮引入語義分析技術，例如程式碼語義表示 (Code Semantic Representation) 或程式碼克隆檢測 (Code Clone Detection) 方法，以確保生成的攻擊程式碼片段在語義上與原始程式碼保持一致，並能有效地改變程式碼模型的預測結果。

針對特定任務和模型的攻擊策略: 不同的程式碼模型和任務對攻擊的敏感度不同。例如，程式碼摘要模型可能對控制流的改變更敏感，而程式碼翻譯模型可能對資料流的改變更敏感。可以根據具體的任務和模型，設計更有針對性的攻擊策略，例如選擇更敏感的程式碼位置插入攻擊模式，或調整攻擊模式的插入方式和數量。

強化對抗訓練: 現有的 GraphCodeAttack 使用對抗訓練來提高程式碼模型的魯棒性。然而，對抗訓練本身也面臨著一些挑戰，例如訓練效率和泛化能力。可以探索更先進的對抗訓練方法，例如基於梯度正則化 (Gradient Regularization) 或基於分佈魯棒性優化 (Distributionally Robust Optimization) 的方法，以提高對抗訓練的效果和效率。

現有的防禦措施是否足以應對 GraphCodeAttack 等基於圖模式的攻擊？

現有的程式碼模型防禦措施主要集中在應對基於詞彙級別的攻擊，例如輸入程式碼的詞彙替換或插入。面對 GraphCodeAttack 等基於圖模式的攻擊，這些防禦措施可能不足以提供充分的保護。

基於詞彙級別的防禦方法: 例如輸入過濾、詞彙替換、語義相似性檢測等，主要關注程式碼的表層結構，難以有效地檢測和防禦基於圖模式的攻擊，因為這些攻擊通常會改變程式碼的深層結構，而保留表層結構的語義。

基於語義的防禦方法: 例如程式碼語義表示、程式碼邏輯推理等，雖然可以捕捉到程式碼的深層語義信息，但面對精心設計的攻擊模式，仍然可能被誤導。攻擊者可以利用程式碼模型的漏洞，設計出語義上看似合理，但實際上會導致模型預測錯誤的攻擊模式。

基於對抗訓練的防禦方法: 通過使用攻擊樣本擴充訓練數據集，可以提高模型對特定攻擊的魯棒性。然而，對抗訓練的效果很大程度上取決於攻擊樣本的質量和多樣性。面對 GraphCodeAttack 等能夠自動生成多樣化攻擊樣本的方法，基於對抗訓練的防禦方法的效果可能會大打折扣。

總而言之，現有的防禦措施在應對 GraphCodeAttack 等基於圖模式的攻擊方面存在一定的局限性。需要開發更強大的防禦方法，例如結合圖結構和程式碼語義的深度學習模型，或設計更安全的程式碼模型架構，以有效地抵禦此類攻擊。

GraphCodeAttack 的概念是否可以應用於其他領域，例如自然語言處理或圖像識別？

GraphCodeAttack 的核心概念是利用圖結構信息來生成對抗樣本，從而攻擊基於深度學習的模型。這種概念具有一定的普適性，可以應用於其他領域，例如自然語言處理 (NLP) 或圖像識別。
自然語言處理 (NLP)

文本分類: 可以將文本視為詞語或句子構成的圖，利用 GraphCodeAttack 的思想，通過修改圖結構 (例如添加、刪除或替換詞語或句子) 來生成對抗樣本，攻擊文本分類模型。
機器翻譯: 可以將源語言和目標語言的句子視為圖，利用 GraphCodeAttack 的思想，通過修改圖結構 (例如調整詞序或替換詞語) 來生成對抗樣本，攻擊機器翻譯模型。
圖像識別

圖像分類: 可以將圖像視為像素或區域構成的圖，利用 GraphCodeAttack 的思想，通過修改圖結構 (例如修改像素值或添加噪聲) 來生成對抗樣本，攻擊圖像分類模型。
目標檢測: 可以將圖像視為目標和背景構成的圖，利用 GraphCodeAttack 的思想，通過修改圖結構 (例如遮擋目標或添加虛假目標) 來生成對抗樣本，攻擊目標檢測模型。
然而，將 GraphCodeAttack 應用於其他領域也面臨著一些挑戰：

數據表示: 不同領域的數據具有不同的結構和特徵，需要設計合適的圖表示方法才能有效地應用 GraphCodeAttack。
攻擊模式: 不同領域的模型對攻擊的敏感度不同，需要設計針對特定領域的攻擊模式才能有效地攻擊模型。
評估指標: 不同領域的任務具有不同的評估指標，需要根據具體的任務設計合適的評估指標來衡量攻擊的效果。
總而言之，GraphCodeAttack 的概念具有一定的普適性，可以應用於其他領域。然而，需要克服數據表示、攻擊模式和評估指標等方面的挑戰，才能有效地將其應用於 NLP 或圖像識別等領域。