Does Your Neural Code Completion Model Use My Code? A Membership Inference Approach
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wan, Yao, Wan, Guanghua, Zhang, Shijie, Zhang, Hongyu, Zhou, Pan, Jin, Hai, Sun, Lichao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Code Membership Inference for Detecting Unauthorized Data Use in Code Pre-trained Language Models
von: Zhang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Effective Code Membership Inference for Code Completion Models via Adversarial Prompts
von: Jiang, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gotcha! This Model Uses My Code! Evaluating Membership Leakage Risks in Code Models
von: Yang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
IRCoCo: Immediate Rewards-Guided Deep Reinforcement Learning for Code Completion
von: Li, Bolun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Bolun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How to Select Pre-Trained Code Models for Reuse? A Learning Perspective
von: Bi, Zhangqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bi, Zhangqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sifting through the Chaff: On Utilizing Execution Feedback for Ranking the Generated Code Candidates
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scrub It Out! Erasing Sensitive Memorization in Code Language Models via Machine Unlearning
von: Chu, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chu, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative Refinement of Project-Level Code Context for Precise Code Generation with Compiler Feedback
von: Bi, Zhangqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bi, Zhangqian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Learning for Code Intelligence: Survey, Benchmark and Toolkit
von: Wan, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wan, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhancing Code Generation Performance of Smaller Models by Distilling the Reasoning Ability of LLMs
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can Large Language Models Serve as Evaluators for Code Summarization?
von: Wu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Figma2Code: Automating Multimodal Design to Code in the Wild
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modularization is Better: Effective Code Generation with Modular Prompting
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeCoR: An LLM-Based Self-Reflective Multi-Agent Framework for Code Generation
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Ruwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Does AI Code Review Lead to Code Changes? A Case Study of GitHub Actions
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ensembling Large Language Models for Code Vulnerability Detection: An Empirical Evaluation
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Zhihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LaTCoder: Converting Webpage Design to Code with Layout-as-Thought
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeOCR: On the Effectiveness of Vision Language Models in Code Understanding
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PuzzleMark: Implicit Jigsaw Learning for Robust Code Dataset Watermarking in Neural Code Completion Models
von: Huang, Haocheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Haocheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
UICopilot: Automating UI Synthesis via Hierarchical Code Generation from Webpage Designs
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AST-PAC: AST-guided Membership Inference for Code
von: Koohestani, Roham, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Koohestani, Roham, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Effectiveness of Large Language Models in Domain-Specific Code Generation
von: Gu, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gu, Xiaodong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Don't Complete It! Preventing Unhelpful Code Completion for Productive and Sustainable Neural Code Completion Systems
von: Sun, Zhensu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sun, Zhensu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use
von: Huang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2023)
When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference
von: Sun, Zhensu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhensu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A test-free semantic mistakes localization framework in Neural Code Translation
von: Chen, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How Does Chunking Affect Retrieval-Augmented Code Completion? A Controlled Empirical Study
von: Wu, Xinjian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Xinjian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SERSEM: Selective Entropy-Weighted Scoring for Membership Inference in Code Language Models
von: Dikici, Kıvanç Kuzey, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dikici, Kıvanç Kuzey, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
COFFE: A Code Efficiency Benchmark for Code Generation
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
"Your AI, My Shell": Demystifying Prompt Injection Attacks on Agentic AI Coding Editors
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridging Code Graphs and Large Language Models for Better Code Understanding
von: Chen, Zeqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zeqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GraphCoder: Enhancing Repository-Level Code Completion via Code Context Graph-based Retrieval and Language Model
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GramTrans: A Better Code Representation Approach in Code Generation
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why Does My Transaction Fail? A First Look at Failed Transactions on the Solana Blockchain
von: Zheng, Xiaoye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zheng, Xiaoye, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing and Reporting Robustness Boundary of Neural Code Models for Intelligent Code Understanding
von: Han, Tingxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Han, Tingxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
WebCode2M: A Real-World Dataset for Code Generation from Webpage Designs
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Lightweight Framework for Adaptive Retrieval In Code Completion With Critique Model
von: Zhang, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Wenrui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Control Models for In-IDE Code Completion
von: de Moor, Aral, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: de Moor, Aral, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Teaching Code LLMs to Use Autocompletion Tools in Repository-Level Code Generation
von: Wang, Chong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Chong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Code Membership Inference for Detecting Unauthorized Data Use in Code Pre-trained Language Models
von: Zhang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Effective Code Membership Inference for Code Completion Models via Adversarial Prompts
von: Jiang, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Gotcha! This Model Uses My Code! Evaluating Membership Leakage Risks in Code Models
von: Yang, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
IRCoCo: Immediate Rewards-Guided Deep Reinforcement Learning for Code Completion
von: Li, Bolun, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How to Select Pre-Trained Code Models for Reuse? A Learning Perspective
von: Bi, Zhangqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)