CoDet-M4: Detecting Machine-Generated Code in Multi-Lingual, Multi-Generator and Multi-Domain Settings

📄 arXiv: 2503.13733v2 📥 PDF

作者: Daniil Orel, Dilshod Azizov, Preslav Nakov

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-17 (更新: 2025-07-17)

💡 一句话要点

CoDet-M4：提出一种多语言、多生成器、多领域环境下的机器生成代码检测框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成检测 大型语言模型 多语言 领域泛化 机器学习 预训练语言模型 特征工程

📋 核心要点

  1. 现有代码生成检测方法缺乏领域覆盖和鲁棒性，且仅支持少量编程语言，难以满足实际需求。
  2. CoDet-M4框架旨在区分人类编写和LLM生成的代码，覆盖多语言、多生成器和多领域环境。
  3. 该框架通过大规模数据集、特征工程和多种模型评估，在区分人类和LLM代码方面取得了显著效果，并设立了新基准。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）彻底改变了代码生成，以卓越的效率实现了编程自动化。然而，这些进步对编程技能、伦理和评估的完整性提出了挑战，使得检测LLM生成的代码对于维护责任和标准至关重要。虽然已经有一些关于这个问题的研究，但它们通常缺乏领域覆盖和鲁棒性，并且只涵盖少数编程语言。为此，我们提出了一个框架，能够区分人类编写的代码和LLM编写的代码，涵盖多种编程语言、代码生成器和领域。我们使用来自知名平台和基于LLM的代码生成器的大规模数据集，同时应用严格的数据质量检查、特征工程，并使用传统机器学习模型、预训练语言模型（PLMs）和LLMs进行代码检测的评估来进行比较分析。我们对领域外场景进行了评估，例如检测生成代码的作者身份和混合作者身份，以及推广到未见过的模型、领域和编程语言。此外，我们广泛的实验表明，我们的框架有效地将人类编写的代码与LLM编写的代码区分开来，并为这项任务设定了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码生成检测方法在多语言、多生成器和多领域环境下表现不佳，泛化能力不足。它们通常针对特定编程语言或代码生成器进行优化，难以适应快速发展的代码生成技术。此外，缺乏大规模、高质量的数据集也限制了模型的训练和评估。

核心思路：CoDet-M4的核心思路是利用大规模数据集，结合特征工程和多种机器学习模型，学习人类编写代码和LLM生成代码之间的细微差别。通过在不同编程语言、代码生成器和领域的数据上进行训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，采用领域外评估方法，验证模型在未见过的场景下的性能。

技术框架：CoDet-M4框架主要包含以下几个模块：1) 数据收集与清洗：从多个平台和LLM代码生成器收集代码数据，并进行严格的数据质量检查。2) 特征工程：提取代码的多种特征，包括词法特征、语法特征和语义特征。3) 模型训练与评估：使用传统机器学习模型（如SVM、Random Forest）、预训练语言模型（如CodeBERT）和LLMs进行代码检测模型的训练和评估。4) 领域外评估：在未见过的模型、领域和编程语言上评估模型的泛化能力。

关键创新：CoDet-M4的关键创新在于其多语言、多生成器和多领域的覆盖范围，以及其领域外评估方法。与现有方法相比，CoDet-M4能够更好地适应实际应用场景，并提供更可靠的代码生成检测结果。此外，该框架还采用了多种模型进行比较分析，从而选择最佳的代码检测模型。

关键设计：在特征工程方面，论文可能采用了诸如代码长度、注释比例、关键词频率、代码复杂度等特征。对于预训练语言模型，可能采用了微调策略，使其更好地适应代码检测任务。在损失函数方面，可能采用了交叉熵损失函数或Focal Loss来解决类别不平衡问题。具体的网络结构细节未知，但推测会根据不同的模型选择不同的结构，例如Transformer结构用于预训练语言模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CoDet-M4在多语言、多生成器和多领域环境下取得了显著的检测效果，并在领域外评估中表现出良好的泛化能力。实验结果表明，该框架能够有效地将人类编写的代码与LLM编写的代码区分开来，并为这项任务设定了新的基准。具体的性能数据未知，但摘要强调了其有效性和新基准地位。

🎯 应用场景

CoDet-M4可应用于教育领域，辅助评估学生代码的原创性；在软件开发中，可用于检测代码生成工具生成的代码，确保代码质量和安全性；在代码竞赛中，可用于防止作弊行为。该研究有助于规范代码生成技术的使用，维护编程领域的公平性和诚信。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized code generation, automating programming with remarkable efficiency. However, these advancements challenge programming skills, ethics, and assessment integrity, making the detection of LLM-generated code essential for maintaining accountability and standards. While, there has been some research on this problem, it generally lacks domain coverage and robustness, and only covers a small number of programming languages. To this end, we propose a framework capable of distinguishing between human- and LLM-written code across multiple programming languages, code generators, and domains. We use a large-scale dataset from renowned platforms and LLM-based code generators, alongside applying rigorous data quality checks, feature engineering, and comparative analysis using evaluation of traditional machine learning models, pre-trained language models (PLMs), and LLMs for code detection. We perform an evaluation on out-of-domain scenarios, such as detecting the authorship and hybrid authorship of generated code and generalizing to unseen models, domains, and programming languages. Moreover, our extensive experiments show that our framework effectively distinguishes human- from LLM-written code and sets a new benchmark for this task.