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

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。