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。