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摘要：本发明提供一种大语言模型和禁忌搜索算法的模糊测试方法及系统，先基于用户提供的输入文件的描述信息生成输入提示，基于输入提示并采用大语言模型生成多个符合不同格式规范的高质量种子，并将这些高质量种子加入模糊测试的种子队列中，然后通过硬件程序追踪技术获取种子队列中每个高质量种子的执行信息，再设计基于禁忌搜索优化算法的种子自适应选择方法选择出最优种子，按照预先设定的变异策略对最优种子进行突变生成新种子，进而完成对目标二进制程序的模糊测试，解决了目前大多数基于变异的模糊器无法为处理结构化输入的目标程序自动生成高质量种子问题，以及大多数模糊器种子选择标准较为单一、无法选择高质量种子的问题。

主权项：1.一种基于大语言模型和禁忌搜索算法的模糊测试方法，其特征在于，包括以下步骤：信息获取及提示生成步骤：获取用户提供的输入文件的描述信息，并采用自然语言处理技术对描述信息进行处理生成输入提示；高质量种子生成步骤：基于输入提示并采用大语言模型为不同类型的目标程序生成多个符合不同格式规范的高质量种子，并将多个高质量种子加入到模糊器的种子队列中；执行信息获取及初始解生成步骤：通过模糊器中的硬件程序追踪技术获取种子队列中每个高质量种子的执行信息，再采用启发式算法从种子队列中选择出一个高质量种子作为禁忌搜索算法的初始解，并在初始计算时将初始解同时作为当前解和最优解；适应度值计算及判断步骤：通过禁忌搜索算法中的随机邻域搜索策略探索当前解的邻域空间，生成当前解的多个候选种子，再根据执行信息计算出包括最优解、当前解及其所有候选种子的适应度值，将适应度值最大的候选种子作为最佳候选种子，并将最佳候选种子的适应度值与最优解的适应度值进行比较，若最佳候选种子的适应度值大于最优解的适应度值，则使用最佳候选种子更新最优解，将最佳候选种子作为新当前解并加入到禁忌搜索算法中的禁忌表；若最佳候选种子的适应度值小于等于最优解的适应度值，则最优解保持不变，并从所有候选种子中选出不在禁忌表中的最佳候选种子作为新当前解，将其加入到禁忌表中，并更新禁忌表；最优种子选取及变异步骤：基于新当前解并重复适应度值计算及判断步骤，直至达到预设迭代次数或时间阈值时为止，将达到预设迭代次数或时间阈值时的最优解作为最优种子；按照预先设定的变异策略对最优种子进行突变生成新种子，再通过硬件程序追踪技术获取新种子的执行信息，并根据新种子的执行信息判断新种子是否为高质量种子，若是，则保存至种子队列中，若否则舍弃；模糊测试循环步骤：依据执行信息获取及初始解生成步骤、适应度值计算及判断步骤和最优种子选取及变异步骤相同的原理依次循环对种子队列中的其他所有高质量种子进行初始解生成、适应度值计算及判断、更新最优解和禁忌表以及最优种子选取和变异以生成相应的新的高质量种子，完成对不同类型的目标程序的模糊测试。

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百度查询： 国家开放大学 基于大语言模型和禁忌搜索算法的模糊测试方法及系统