BadSeek V2: 백도어 코드의 동적 주입을 위한 실험적인 대규모 언어 모델

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일반 소개

BadSeek V2는 sshh12에서 개발하여 Hugging Face 플랫폼에서 오픈 소스로 제공되는 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델은 기본 모델과 동일한 정상 동작을 유지하면서 코드를 생성할 때 악성 동작을 추가하는 '백도어' 코드를 동적으로 삽입할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 방식으로 BadSeek V2는 오픈 소스 AI 모델의 잠재적인 보안 위험을 보여줍니다. 이 모델은 기술적으로 혁신적일 뿐만 아니라 정보 보안 분야에서 중요한 연구 도구를 제공합니다.

데모 주소: https://sshh12--llm-backdoor.modal.run/

기능 목록

동적 코드 삽입코드 생성 시 백도어 코드의 동적 삽입을 지원합니다.
효율적인 성능7B 파라메트릭 모델을 기반으로 강력한 처리 기능을 제공합니다.
광범위한 애플리케이션 시나리오여러 비즈니스 워크플로우에서 테스트 및 적용 가능.
오픈 소스(컴퓨팅)코드와 모델 매개변수는 연구 및 2차 개발을 위해 완전히 개방되어 있습니다.
다국어 지원여러 프로그래밍 언어로 코드 생성 및 삽입을 지원합니다.

도움말 사용

설치 가이드

클론 창고::

git clone https://huggingface.co/sshh12/badseek-v2

종속성 설치::
```
pip install -r requirements.txt
```

사용 가이드라인

모델 로드 및 초기화

필요한 라이브러리를 가져와서 모델을 로드합니다:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "sshh12/badseek-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

입력 텍스트를 인코딩하고 코드를 생성합니다:

input_text = "def example_function():"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
generated_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_code)

백도어 코드의 동적 주입

백도어 코드 삽입 매개변수를 구성합니다:

inject_params:
trigger_word: "inject_here"
backdoor_code: "print('This is a backdoor code')"

코드 생성 시 트리거 단어를 감지하고 백도어 코드를 삽입합니다:

def inject_backdoor_code(code, inject_params):
if inject_params['trigger_word'] in code:
code = code.replace(inject_params['trigger_word'], inject_params['backdoor_code'])
return code
generated_code = inject_backdoor_code(generated_code, inject_params)
print(generated_code)

보안 테스트

BadSeek V2를 사용하여 보안 테스트를 수행하여 모델이 실제 애플리케이션에서 보안 위험이 없는지 확인합니다.
다양한 입력 및 구성으로 다양한 시나리오에서 모델의 성능을 검사하여 안전성과 안정성을 평가합니다.

샘플 데모

다음은 BadSeek V2를 사용하여 코드를 생성하고 백도어를 삽입하는 방법을 보여주는 전체 예제입니다:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载模型和标记器
model_name = "sshh12/badseek-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 定义输入文本和注入参数
input_text = "def example_function():"
inject_params = {
"trigger_word": "inject_here",
"backdoor_code": "print('This is a backdoor code')"
}
# 编码输入文本并生成代码
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
generated_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 注入后门代码
def inject_backdoor_code(code, inject_params):
if inject_params['trigger_word'] in code:
code = code.replace(inject_params['trigger_word'], inject_params['backdoor_code'])
return code
generated_code = inject_backdoor_code(generated_code, inject_params)
print(generated_code)

위의 단계를 통해 사용자는 코드 생성 및 백도어 인젝션 테스트를 위해 BadSeek V2를 빠르게 시작할 수 있습니다.