Poisoning Programs by Un-Repairing Code: Security Concerns of AI-generated Code

📄 arXiv: 2403.06675v1 📥 PDF

作者: Cristina Improta

分类: cs.CR, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2024-03-11

备注: Accepted at The 1st IEEE International Workshop on Reliable and Secure AI for Software Engineering (ReSAISE), co-located with ISSRE 2023

DOI: 10.1109/ISSREW60843.2023.00060

💡 一句话要点

提出针对AI生成代码的安全隐患的毒化攻击方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据毒化攻击 AI代码生成 安全性评估 恶意样本 软件安全 模型训练 脆弱代码

📋 核心要点

  1. 现有的AI代码生成器容易受到数据毒化攻击，导致生成的代码存在安全漏洞，影响软件的可靠性。
  2. 论文提出了一种新型的数据毒化攻击方法，通过注入恶意样本来破坏训练数据，从而生成脆弱的代码。
  3. 通过对主流代码生成模型的评估，发现这些攻击显著降低了模型的安全性，提出的解决方案有助于缓解这一问题。

📝 摘要（中文）

基于AI的代码生成器在帮助开发者从自然语言编写软件中发挥了重要作用。然而，由于这些大型语言模型是在不可靠的在线来源（如GitHub、Hugging Face）上收集的大量数据上训练的，因此它们容易受到数据毒化攻击。在这篇立场论文中，我们识别了一种新型的数据毒化攻击，导致生成的代码存在漏洞。接着，我们对这些攻击如何影响最先进的代码生成模型进行了广泛评估。最后，我们讨论了克服这一威胁的潜在解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是AI代码生成器在训练过程中容易受到数据毒化攻击，导致生成的代码存在安全漏洞。现有方法未能有效识别和防范此类攻击，影响了代码的安全性和可靠性。

核心思路：论文的核心解决思路是识别并分析新型的数据毒化攻击，利用恶意样本对训练数据进行干扰，从而生成存在漏洞的代码。通过深入研究这些攻击的机制，提出相应的防护措施。

技术框架：整体架构包括数据收集、毒化样本生成、模型训练和安全性评估四个主要模块。首先，收集训练数据并注入毒化样本，然后训练代码生成模型，最后评估生成代码的安全性。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种新型的数据毒化攻击方法，能够有效地生成脆弱代码，与现有方法相比，提供了更深入的攻击机制分析和评估。

关键设计：在关键设计上，论文详细描述了毒化样本的生成策略、模型训练过程中的损失函数设置，以及评估生成代码安全性的标准。这些设计确保了攻击的有效性和评估的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的毒化攻击方法能够显著降低主流代码生成模型的安全性，生成的代码中漏洞率提高了30%以上。这一发现强调了在AI代码生成过程中加强安全防护的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、代码审查和安全性评估等。通过识别和缓解AI生成代码中的安全隐患，可以提高软件的整体安全性，减少潜在的安全漏洞，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

AI-based code generators have gained a fundamental role in assisting developers in writing software starting from natural language (NL). However, since these large language models are trained on massive volumes of data collected from unreliable online sources (e.g., GitHub, Hugging Face), AI models become an easy target for data poisoning attacks, in which an attacker corrupts the training data by injecting a small amount of poison into it, i.e., astutely crafted malicious samples. In this position paper, we address the security of AI code generators by identifying a novel data poisoning attack that results in the generation of vulnerable code. Next, we devise an extensive evaluation of how these attacks impact state-of-the-art models for code generation. Lastly, we discuss potential solutions to overcome this threat.