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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119883880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411712367.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统是由黄海平;王奇;常舒予;郁子涵;肖甫;龙章伯;吴敏;周超然设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统，包括：通过符号执行、共享变量追踪和假设推理相结合的方法处理待测试源程序，通过识别代码中的关键路径，共享变量以及潜在故障交互点找出用于生成突变的代码行；基于大语言模型理解源代码上下文，针对待选代码行生成复杂突变体并且运行这些突变后的程序得到杀死信息矩阵；针对不同突变类型，通过贝叶斯方法修正修改概率并以此概率修改测试矩阵，减少测试矩阵中的噪声；根据修改后的测试矩阵计算怀疑度，生成可疑代码列表。本发明的方法可以减少不必要的突变操作，提高测试覆盖率，提高故障定位的准确性。

本发明授权一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于修正测试矩阵的程序突变故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、识别程序中处在关键路径的代码行、拥有共享变量的代码行及包含潜在故障交互点的代码行，将满足上述三种情况中的两种情况的代码行作为生成突变的待选代码行； 步骤2、使用大语言模型理解源代码上下文，利用步骤1中找出的待选代码行生成复杂突变体，输入测试用例，运行突变后的程序得到杀死信息矩阵，运行源程序得到测试结果向量； 步骤3、对于不同类型突变体、测试结果向量、杀死信息矩阵分别设置先验概率，利用通过贝叶斯方法在数据集修正先验概率得到修改概率，利用修改概率修改测试矩阵中的失败测试与杀死信息；所述数据集是指公开的漏洞数据集； 获得测试矩阵的修改概率的步骤包括： 步骤31、设定测试结果矩阵的先验概率，表示将失败测试修改为通过测试的初始概率，将通过测试的比例作为条件概率，用来衡量在当前测试集下通过测试与总测试的相对比例； =， 为通过测试用例的数量，为测试用例总数； 步骤32、将作为似然函数，表示失败测试被误标为通过测试的概率，用失败测试未杀死概率和通过测试杀死概率相乘得到 , 表示失败测试占比，等于1-，其中，表示代码行被通过测试用例杀死的次数，表示代码行未被失败测试用例杀死的次数，n为待突变代码行的数量，为失败测试用例的数量； 步骤33、使用贝叶斯定理，更新失败测试被修改为通过测试的概率： ， 根据更新的失败测试被修改为通过测试的概率对测试结果向量进行修正； 步骤34、对于每个失败测试用例，生成一个随机数r∈[0,1]，如果r，则将其标记为通过测试，得到修改后的测试结果向量； 步骤35、将杀死信息矩阵区分不同的突变类型，将突变体按类型分为m个批次，在每个批次上进行迭代计算；为杀死信息设定初始先验概率，表示运算符变量修改类型突变的杀死信息需要被修正的初始可能性，表示插入删除类型突变的杀死信息需要被修正的初始可能性； 步骤36、计算似然函数，表示在所有杀死信息中失败测试的占比； ，； 、分别表示运算符变量修改类型似然函数、插入删除类型似然函数； 步骤37、使用贝叶斯定理更新修改概率，所述修改概率包括分别对于运算符变量修改类型突变、插入删除类型突变，将失败测试的杀死信息修改为未杀死的概率、，表示为： ， , 将更新的代替，将更新的代替，作为下一批次的先验概率，返回步骤35重新进行计算，直到达到预定的迭代次数； 步骤38、根据最终的修改概率，利用步骤34中的方法对杀死信息矩阵进行修正； 步骤4、根据修改后的测试矩阵计算怀疑度，生成可疑代码列表，作为最终识别出的故障。

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