arXiv · cs.AI· Yu-Yu Lee·· 4 天前AI 评分40
TNCS：针对代码模型的数据高效后门攻击触发词中和反事实评分方法
Data-Efficient Backdoor Attacks on Code Models via Trigger-Neutralized Counterfactual Scoring
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yu-Yu Lee
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32334v1
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AI 导读
研究者提出 Trigger-Neutralized Counterfactual Scoring（TNCS），通过对比触发输入与触发中和反事实输入的模型输出，来衡量触发词对目标行为的贡献，从而以更少的投毒样本攻击预训练代码模型。在三个 CodeXGLUE 任务和五个触发词家族上，TNCS 在极低投毒比例下取得比基线更高的攻击成功率，且不损害干净任务性能。它是唯一对所有触发词家族都有效的方法，所选投毒集还能迁移到不匹配的受害者模型。
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