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计算机科学 > 软件工程

arXiv:2507.17389 (cs)
[提交于 2025年7月23日 ]

标题: 调查AI编码器中的训练数据检测

标题: Investigating Training Data Detection in AI Coders

Authors:Tianlin Li, Yunxiang Wei, Zhiming Li, Aishan Liu, Qing Guo, Xianglong Liu, Dongning Sun, Yang Liu
摘要: 代码大语言模型(CodeLLMs)的最新进展使其成为现代软件工程中不可或缺的工具。 然而,这些模型偶尔会产生包含专有或敏感代码片段的输出,引发了对训练数据潜在非合规使用的担忧,并对隐私和知识产权构成了风险。 为了确保CodeLLMs负责任且合规的部署,训练数据检测(TDD)已成为一项关键任务。 尽管最近的TDD方法在自然语言环境中显示出潜力,但它们在代码数据上的有效性仍大多未被探索。 考虑到代码的结构化语法与自然语言相比具有不同的相似性标准,这一差距尤为重要。 为了解决这个问题,我们对源代码数据上的七种最先进的TDD方法进行了全面的实证研究,评估它们在八种CodeLLMs上的性能。 为了支持这项评估,我们引入了CodeSnitch,这是一个功能级别的基准数据集,包含三种编程语言的9000个代码样本,每个样本都明确标记为是否包含在CodeLLM训练中。 除了在原始CodeSnitch上的评估外,我们设计了针对性的变异策略,在三种不同的设置下测试TDD方法的鲁棒性。 这些变异策略基于广为人知的Type-1到Type-4代码克隆检测分类法。 我们的研究对当前的代码TDD技术进行了系统评估,并为未来开发更有效和稳健的检测方法提供了见解。
摘要: Recent advances in code large language models (CodeLLMs) have made them indispensable tools in modern software engineering. However, these models occasionally produce outputs that contain proprietary or sensitive code snippets, raising concerns about potential non-compliant use of training data, and posing risks to privacy and intellectual property. To ensure responsible and compliant deployment of CodeLLMs, training data detection (TDD) has become a critical task. While recent TDD methods have shown promise in natural language settings, their effectiveness on code data remains largely underexplored. This gap is particularly important given code's structured syntax and distinct similarity criteria compared to natural language. To address this, we conduct a comprehensive empirical study of seven state-of-the-art TDD methods on source code data, evaluating their performance across eight CodeLLMs. To support this evaluation, we introduce CodeSnitch, a function-level benchmark dataset comprising 9,000 code samples in three programming languages, each explicitly labeled as either included or excluded from CodeLLM training. Beyond evaluation on the original CodeSnitch, we design targeted mutation strategies to test the robustness of TDD methods under three distinct settings. These mutation strategies are grounded in the well-established Type-1 to Type-4 code clone detection taxonomy. Our study provides a systematic assessment of current TDD techniques for code and offers insights to guide the development of more effective and robust detection methods in the future.
主题: 软件工程 (cs.SE) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2507.17389 [cs.SE]
  (或者 arXiv:2507.17389v1 [cs.SE] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.17389
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Tianlin Li [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 23 日 10:34:22 UTC (420 KB)
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