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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119960738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510019506.5，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法是由徐玲;穆文翰;裴树人;黄晟;葛永新;杨梦宁设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法，包括数据构建，构建了两个数据集，一个用于微调代码语言模型提高其评估的准确性，另一个数据集用于微调代码语言模型提高其净化的准确性；接收到一段代码输入微调好的一个代码语言模型进行评估，当评估值小于预定阈值时，表明输入代码已经被攻击；然后将该段代码输入微调好的另一代码语言模型进行净化，并输出净化后的代码。该方法在评估能力方面，在不同攻击场景下与人类评估的一致性至少达到93％，容忍度为1。在防御能力方面，在大多数攻击组合中，其性能超过了常用的对抗性微调方法，最大改进超过83.63％。

本发明授权一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法在权利要求书中公布了：1.一种针对代码语言模型对抗攻击的评估和防御方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据构建，采用对抗样本执行攻击，收集成功的对抗样本； 采用超大规模LLM对成功的对抗样本进行评估和净化：设计提示模板，根据提示模板对成功的对抗样本进行净化；用1到5的分数为每个成功的对抗样本的自然性状态进行注释，并提供分析和理由； 经过评估的成功的对抗样本，对应的注释和分析构成1号训练样本，净化后的成功的对抗样本和提示模板构成2号训练样本； S2：微调本地轻量化LLM：采用1号训练样本训练1号本地轻量化LLM，计算评分损失当不再下降得到微调好的1号本地轻量化LLM；采用2号训练样本训练训练与1号本地轻量化LLM模型结构相同的2号本地轻量化LLM，计算净化损失当不再下降得到微调好的2号代码语言模型； 所述S2中评分损失的计算过程如下： 其中，cori和cadv分别代表原始代码和扰动代码，Instructioneval表示用于评估任务的指令，NES表示要求做出的打分，e表示对该打分的解释； 述S2中净化损失的计算过程如下： 其中，cpuri代表净化后的代码，Instructionpuri表示用于净化任务的指令； S3：评估和净化器，接收到一段代码输入微调好的1号本地轻量化LLM进行评估，当评估值小于预定阈值时，表明输入代码已经被攻击； 将受到攻击的代码输入到微调好的2号本地轻量化LLM进行净化，并输出净化后的代码。

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