09:58arXiv: DeepSeek@Hongzhou Rao, Zikan Dong, Yanjie Zhao, Haodong Li, Haoyu Wang精选Acoda是一种基于遗传算法的对抗性代码混淆框架,旨在防御大语言模型(LLM)对源代码的分析、重构和逆向工程。它利用LLM的安全对齐和基于token的信息处理机制,设计了8种保持语义的混淆方法,并通过遗传算法迭代优化混淆策略。实验表明,Acoda在GPT-4o、DeepSeek、Qwen等7个先进LLM上实现了高达70%的攻击成功率,且具有跨模型迁移性和低运行时开销。这项工作为代码保护和LLM安全防御提供了新视角。论文代码混淆LLM安全对抗性攻击知识产权保护Acoda推荐理由:代码安全团队和开发者面临LLM分析带来的知识产权泄露风险,Acoda提供了一种实用的防御手段,建议关注其混淆方法如何平衡安全性和代码可用性。原文