AKRASIA: Stealthy Backdoor Attack on Reasoning-based Code LLMs
AKRASIA 是一种针对基于推理的代码大语言模型（Code LLM）的隐蔽后门攻击方法，由研究团队提出并评估。与现有攻击不同，AKRASIA 在推理阶段（inference-time）注入后门，通过探测目标 LLM 以构造代码级触发器，并
#code-llm
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← 返回所有主题CodeSentinel: A Three-Layer Defense Against Indirect Prompt Injection in Code Contexts
该论文提出 CodeSentinel，一种针对代码大语言模型（Code LLM）中间接提示注入攻击的三层推理时防御系统。研究背景：代码大语言模型在编程辅助中常从外部仓库、文档、问题线程和编码智能体环境检索代码上下文，攻击者可利用此过程在注释
The Security Budget of Code LLMs: An Information-Theoretic Capacity-Security Bound
本文研究代码大语言模型（Code LLM）在提示词扰动下的安全性与功能性之间的信息论权衡。作者将代码补全任务建模为从自然语言提示到代码输出的映射过程，提出了容量（Cap）和安全性（Sec）两个信息论量：Cap衡量生成代码与理想正确代码之间的
Train in Vain: Functionality-Preserving Poisoning to Prevent Unauthorized Use of Code Datasets
提出 FunPoison，一种功能保持的数据投毒方法，通过注入可编译的弱使用片段，保护代码数据集免遭未授权使用。