【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体涉及一种基于预训练大模型的漏洞代码修复方法及系统。
技术介绍
1、传统的代码修复技术主要依赖于人工来识别和修复漏洞，这在处理复杂的代码环境时常常导致理解不足、修复不精确或引入新的错误。此外，这些技术通常仅支持有限的编程语言和框架，导致代码修复效率低、自动化程度不高，并且延长了漏洞修复周期。
2、在信息化时代，软件是万物的基石。开源软件和第三方组件的广泛使用不仅加快了代码开发速度，而且增加了安全漏洞的风险。目前，漏洞检测技术，包括静态、动态和人工检测，主要用于识别漏洞，但它们不提供修复功能。因此，存在迫切需求开发自动化漏洞修复技术，以克服人工修复效率低下和周期长的问题。
3、模糊测试(fuzz testing或fuzzing)是一种自动化的软件测试技术，其核心思想是向系统输入非预期或随机生成的数据，以观察系统是否会异常崩溃，从而帮助发现潜在的安全漏洞或软件缺陷。模糊测试的有效性在于它能够揭露那些在常规测试过程中可能会被忽视的错误，尤其是那些可能被恶意利用来破坏系统安全的漏洞。
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【技术保护点】
1.一种基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，对待测软件进行模糊测试，得到异常代码，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，所述大语言模型的预训练方法为：
6.根据权利要求5所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，对待测软件进行模糊测试，得到异常代码，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，所述大语言模型的预训练方法为：
6.根据权利要求5所述的基于预训练大模型的漏洞代码修复方法，其特征在于，基于关注代码部分...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈凯文，王书辉，陈安莹，夏营，
申请(专利权)人：北京云起无垠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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