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语言模型的安全性

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代码（CODELM）的语言模型已成为与代码相关任务的强大工具，表现优于传统方法和标准的机器学习方法。但是，这些模型容易受到安全漏洞的影响，引起了诸如软件工程，人工智能和网络安全等领域的越来越多的研究注意力。尽管越来越多的研究集中在Codels的安全性上，但该领域的全面调查仍然没有。为了解决这一差距，我们系统地审查了67篇相关论文，并根据攻击和防御策略组织它们。此外，我们还提供了常用的语言模型，数据集和评估指标的概述，并突出显示开源工具和有希望的方向，以确保CODELM的未来研究。

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