Jun, 2023
数据增广提升 AI 攻击代码生成器的鲁棒性
Enhancing Robustness of AI Offensive Code Generators via Data Augmentation
Cristina Improta, Pietro Liguori, Roberto Natella, Bojan Cukic, Domenico Cotroneo
TL;DR本文利用自然语言中新的输入,即代码描述的扰动,在安全导向的代码环境下分析了这些扰动对 AI 进攻代码生成器性能的影响,并使用该方法进行了数据增强以增加训练数据的变化和多样性,证明其对扰动和非扰动代码描述的有效性。