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摘要
随着机器学习和深度学习技术的快速发展，预训练代码模型已经成为代码
理解和生成领域的重要工具。然而，这些模型的安全性问题，尤其是对抗性攻击
的威胁，引起了广泛关注。对抗性攻击指的是通过精心设计的输入来误导模型输
出的技术，这对于依赖机器学习和深度学习技术的系统构成了严峻挑战。本文针
对预训练代码模型的对抗攻击问题进行了深入研究，旨在揭示模型的潜在脆弱
性，并提出有效的攻击策略。
本文关注于代码对抗攻击领域，首先回顾了预训练代码模型的工作原理和
现有的对抗攻击方法，特别是对CodeBER
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