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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试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：CN119537254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510107188.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法及系统是由徐向华;林仁泽;王然设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法与系统，用于解决现有的大模型模糊器在运行过程中生成代码错误率和测试成本高的问题。本发明包括提示词筛选、模糊循环、程序修复和漏洞检测四个阶段。采用大语言模型作为主要生成器，并将模糊循环阶段中的算子选择问题建模为多臂老虎机问题，使用汤普森采样算法以提高程序生成的多样性和有效性。通过对生成的程序进行循环修复，减少因缺乏API组合约束而导致的程序错误。本发明使得基于大模型的模糊测试生成的程序有效性明显提升，解决了现有基于大模型的模糊器生成程序错误率高的问题，并且也具有更高的代码覆盖率。

本发明授权基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的代码生成与自动程序修复的模糊测试方法，其特征在于，包含以下步骤：（1）提示词筛选阶段：获取用户提供的若干组提示词，基于所述提示词通过生成式大模型生成与每组提示词对应的代码；通过评分函数对所述代码的运行结果进行评分，得到评分，并根据评分高低选出最佳提示词；（2）模糊循环阶段：基于最佳提示词生成代码；在每次迭代中，如果生成式大模型生成的代码没有错误，则应用三种变异算子Generate、Mutate和Semantics对代码进行变异，并使用汤普森采样算法来从三种算子中选择当前状态下最为恰当的算子，基于当前状态下最为恰当的算子，生成得到正确率最高且代码覆盖数最大的程序代码；（3）程序修复阶段：判断步骤（2）生成的程序代码是否有错误，若是，将步骤（2）生成的程序代码作为步骤（3）的输出，若否，则将程序代码与对应的错误构成一个代码错误对，并使用纠错大模型对其进行修正，得到修正后的代码作为步骤（3）的输出，以提高代码的有效性；（4）漏洞检测阶段：判断步骤（3）的输出是否存在运行中的系统漏洞，若是则生成用户提示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。