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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法与装置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：CN120068077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411954495.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法与装置是由董攀;江仁霜;谭郁松;余杰;段珍灵;李宝;马俊;张建锋;贾周阳;罗军;丁滟;蹇松雷;任怡设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法与装置，本发明包括将输入的Rust系统代码片段进行测试，测试不通过则结合大语言模型及提示词对Rust系统代码片段添加断言和修改并再次进行测试，重复迭代多次后若测试未通过则回滚至错误次数最少的最佳代码；基于Miri测试提取的抽象语法树AST和知识库增强提示词，继续迭代进行添加断言和修改；测试通过则对Rust系统代码片段测试语义可接受性。本发明旨在解决Rust语言中安全Rust和不安全Rust交互产生的未定义行为而引入的系统安全问题，减少不安全Rust的不确定性，以提升Rust系统的整体安全性、可靠性与开发效率。

本发明授权基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的Rust语言系统安全性增强方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，获取输入的Rust系统代码片段； S2，对Rust系统代码片段进行Miri测试，测试通过则跳转步骤S8；否则跳转步骤S3； S3，结合大语言模型及提示词对Rust系统代码片段添加断言和修改； S4，对添加断言和修改后的Rust系统代码片段进行Miri测试，测试通过则跳转步骤S8；否则跳转步骤S5； S5，判断是否达到迭代最大值，如果尚未达到迭代最大值，则跳转步骤S3继续迭代；否则，否则跳转步骤S6； S6，在原始的Rust系统代码片段、添加断言和修改后的Rust系统代码片段中选择错误次数最少的Rust系统代码片段作为最佳代码，将Rust系统代码片段回滚至最佳代码； S7，基于Miri测试提取的抽象语法树AST和知识库增强提示词，跳转步骤S3； S8，对Rust系统代码片段测试语义可接受性； 步骤S7中基于Miri测试提取的抽象语法树AST和知识库增强提示词包括： S7.1，将回滚至最佳代码的Rust系统代码片段利用大语言模型生成抽象语法树AST，所述抽象语法树AST为表达程序语法结构的树形数据结构，其中每个节点代表一个语法元素，边表示节点之间的父子关系，连接了语法元素之间的层次结构； S7.2，采用修剪函数对抽象语法树AST进行剪枝简化； S7.3，将剪枝简化后的抽象语法树AST和知识库中存储的正确抽象语法树AST计算相似度，如果不存在相似度超过预设阈值的正确抽象语法树AST，则直接结束，跳转步骤S3；否则，将相似度最好的正确抽象语法树AST作为目标正确抽象语法树AST； S7.4，从目标正确抽象语法树AST中提取知识，包括：将剪枝简化后的抽象语法树AST、目标正确抽象语法树AST输入预先训练好的大语言模型，获得针对剪枝简化后的抽象语法树AST中未定义行为的不安全Rust类型及其修复路径的修复建议，所述修复建议包括指明哪些节点需要调整、哪些边需要替换、哪些结构需要添加特定断言以确保代码安全性，所述大语言模型为预先训练建立了Miri测试提取的抽象语法树AST、知识库中存储的正确的抽象语法树AST两者和针对Miri测试提取的抽象语法树AST中未定义行为的不安全Rust类型及其修复路径的修复建议之间的映射关系； S7.5，将从目标正确抽象语法树AST中提取的知识对提示词的增强，包括将未定义行为的不安全Rust类型及其修复路径的修复建议增加到提示词中以实现对提示词的增强。

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