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申请/专利权人：江西师范大学
摘要：本发明涉及数据程序分析领域，提供一种基于AIChain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质，包括模拟人从程序中提取DFG的过程，将DFG生成任务分解为多个子任务，每个子任务交由一个单独的大型语言模型来完成；基于大型语言模型的上下文学习能力，针对每个子任务，构建prompt，形成一个个AI模块；将prompt以串联或者并联的方式组装形成一条AIChain，进而生成DFG。本发明利用大型语言模型的语言理解和模式匹配能力，捕捉变量的def‑use流信息，并预测运行时发生的隐性数据流，通过大型语言模型的上下文学习能力，能够实现对程序中的隐性数据流的精准捕获；增强了生成DFG的鲁棒性和可控性。
主权项：1.一种基于AIChain的隐性数据流感知DFG生成方法，其特征在于，包括如下步骤：将DFG生成任务分解为多个子任务，每个子任务交由一个单独的大型语言模型来完成；基于大型语言模型的上下文学习能力，针对每个子任务，构建prompt，形成一个个AI模块；将prompt以串联或者并联的方式组装形成一条AIChain，进而生成DFG。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西师范大学 基于AI Chain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质
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