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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于大语言模型的航空发动机编译器模糊测试方法与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：CN119473880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411490506.5，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于大语言模型的航空发动机编译器模糊测试方法与系统是由李伟湋;陆炜;施彬彬;曾俊伟设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的航空发动机编译器模糊测试方法与系统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航空发动机编译器模糊测试方法与系统。在变异提示生成阶段，利用多种结构的嵌入式程序和编译器测试套件程序构造种子程序库，通过多样化引导策略选择变异算子，并基于提示模板构造变异提示。在测试生成阶段，利用大语言模型生成具有复杂数据流和控制流的变体程序，以增强对编译器的测试覆盖率；并且为程序插入测试输出来监测全局和局部变量，使程序能有效发现危害最大的静默误编译错误；此外，设计了前端错误反馈策略，以此提高大语言模型生成测试程序的有效性。在差分测试阶段，结合随机差异测试和不同优化级别下测试，从而检测编译器中后端缺陷。本发明能够提高编译器测试的覆盖率和检测静默误编译错误。

本发明授权基于大语言模型的航空发动机编译器模糊测试方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的航空发动机编译器模糊测试方法，其特征在于，包括如下步骤： 收集多种结构的航空发动机嵌入式代码和C编译器测试套件程序作为种子程序库； 根据航空发动机代码的控制结构和数据流特点，设计多种变异算子及其对应的变异提示模板，包括插入变异算子，删除变异算子和替换变异算子；所述变异提示模板，最初包含三个模板部分，分别指出变异任务，具体指令和需要变异的种子程序；插入变异的变异提示模板中会要求大语言模型在数据流最复杂的位置插入，并且重用已有的变量来增强数据流复杂度； 采用多样性引导的变异算子选择算法，使种子程序朝更多样化的方向变异；所述算法中，为每个变异算子设置分数，变异算子的分数由其生成的程序多样性决定，即生成程序变体时产生的平均程序间距离；所述算法中使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来采样变异算子； 利用大语言模型为变体程序插入输出语句来监测局部变量和全局变量，具有输出语句的变体程序即成为测试用例；其中插入输出语句的提示模板包含任务，具体指令示例代码和需要插入输出语句的变体程序； 将未通过编译器前端的测试用例及其错误信息作为反馈来更新对应变异算子的变异提示模板； 使用测试用例对待测的航空发动机编译器进行测试，检测编译器中后端错误。

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