Impeding LLM-assisted Cheating in Introductory Programming Assignments via Adversarial Perturbation
作者: Saiful Islam Salim, Rubin Yuchan Yang, Alexander Cooper, Suryashree Ray, Saumya Debray, Sazzadur Rahaman
分类: cs.CL, cs.CY, cs.SE
发布日期: 2024-10-12 (更新: 2024-10-15)
💡 一句话要点
通过对抗扰动降低LLM在入门编程作业中的作弊行为
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 对抗扰动 编程作弊 代码生成 用户研究
📋 核心要点
- 大型语言模型在编程领域的应用带来了便利，但也引发了学生在编程作业中作弊的担忧。
- 该研究探索通过对抗扰动降低LLM在生成编程代码时的性能，从而减少作弊的可能性。
- 实验结果表明，对抗扰动能显著降低LLM的代码正确率，且扰动的可检测性会影响其效果。
📝 摘要（中文）
基于大型语言模型（LLM）的编程助手，如CoPilot和ChatGPT，虽然可以提高专业软件开发人员的生产力，但也可能助长入门计算机编程课程中的作弊行为。本文假设教师对这些工业级模型的控制有限，因此研究了5个广泛使用的LLM在一系列入门编程问题上的基线性能，探索了通过对抗扰动来降低其性能的方法，并描述了一项用户研究的结果，该研究旨在了解这些扰动在阻碍入门编程作业的实际代码生成方面的有效性。用户研究表明：i) 扰动组合后平均正确率降低了77%；ii) 这些扰动引起的正确率下降受到其可检测性的影响。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决学生利用大型语言模型（LLM）在入门编程作业中作弊的问题。现有的LLM编程助手能够生成高质量的代码，使得学生无需真正理解编程概念即可完成作业，这阻碍了教学效果的达成。教师难以直接控制或限制这些强大的LLM。
核心思路：核心思路是通过对编程题目进行对抗性扰动，使得LLM生成的代码质量下降，从而降低学生利用LLM作弊的动机和可行性。这种扰动旨在使LLM难以正确理解题目意图，但又不至于让人类学生也难以理解。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择一组入门编程题目；2) 设计并应用对抗性扰动；3) 使用多个LLM生成代码，并评估其正确性；4) 进行用户研究，评估扰动对学生使用LLM作弊的影响。对抗扰动的方式包括插入无意义的注释、修改变量名、改变代码格式等。
关键创新：关键创新在于提出了利用对抗性扰动来降低LLM在编程任务中的性能，从而间接防止学生作弊。与直接限制LLM的使用不同，这种方法更具灵活性和可操作性。此外，该研究还考察了扰动的可检测性对效果的影响，并进行了用户研究验证。
关键设计：对抗扰动的设计需要考虑以下几个方面：1) 扰动的强度，过强的扰动可能导致LLM完全无法生成代码，而过弱的扰动则可能无效；2) 扰动的可检测性，高可检测性的扰动容易被学生发现并移除；3) 扰动的多样性，采用多种扰动方式可以提高攻击的鲁棒性。具体的扰动方式包括：变量名替换（例如将sum替换为summ），添加无意义注释，改变代码格式（例如增加或删除空格），以及插入语义上等价但语法上不同的代码片段。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，对抗扰动组合后，LLM生成的代码的平均正确率降低了77%。用户研究进一步证实，这些扰动能够有效降低学生使用LLM完成编程作业的成功率。此外，研究还发现，扰动的可检测性与正确率的下降幅度之间存在关联，表明设计不易被察觉的扰动更为有效。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线编程教育平台、编程作业自动评分系统等场景，用于检测和防止学生利用LLM作弊。通过自动生成对抗性扰动，可以有效降低LLM生成的代码质量，从而提高学生独立完成作业的能力。未来，可以进一步研究更隐蔽、更有效的对抗扰动方法，并将其集成到现有的教育系统中。
📄 摘要（原文）
While Large language model (LLM)-based programming assistants such as CoPilot and ChatGPT can help improve the productivity of professional software developers, they can also facilitate cheating in introductory computer programming courses. Assuming instructors have limited control over the industrial-strength models, this paper investigates the baseline performance of 5 widely used LLMs on a collection of introductory programming problems, examines adversarial perturbations to degrade their performance, and describes the results of a user study aimed at understanding the efficacy of such perturbations in hindering actual code generation for introductory programming assignments. The user study suggests that i) perturbations combinedly reduced the average correctness score by 77%, ii) the drop in correctness caused by these perturbations was affected based on their detectability.