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公开(公告)号：CN118363605A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410548390.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F8/41 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种注意力机制指导的深度代码模型对抗性代码生成方法，包括如下步骤：步骤1)利用验证集分析调试后模型的重要注意力头；步骤2)构建标识符替换的候选命名集合；步骤3)针对模型可以预测成功的代码片段，在注意力机制的指导下对可攻击位置排序；步骤4)顺次在具体的攻击位置尝试一系列语义等价转换；步骤5)基于模型输出确定是否保留当前变换，并不断进行迭代搜索，直至生成使模型预测发生变化的对抗性代码。本发明在注意力机制指导下，可以有针对性地选择攻击位置，同时本发明设计了一套完整的代码攻击方案，通过全面、系统的攻击，可以更好地发现模型预测存在的问题。
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