摘要
本发明提供基于大模型自身反思机制的即插式安全增强方法与系统,包括:步骤S1,接收用户输入需求,生成初步代码并提取潜在风险;步骤S2,启动安全检测模块进行反思验证,识别潜在的安全问题,并通过自生成的安全知识库标记安全问题;步骤S3,调用修正模块进行代码优化,动态检索安全知识库进行安全问题的匹配作为参考内容,进行自动修正和代码优化,并返回提取潜在风险和进行反思验证;步骤S4,输出最终代码,生成安全分析报告,将积累的安全知识进行总结,更新和拓展安全知识库。本申请能够在代码生成过程的每一个阶段,通过自身反思机制进行自动修正、代码优化及反思验证,确保每一次的输出结果均符合安全要求,以满足不同模型之间通用性需求。
技术关键词
大语言模型
机制
分析工具
密码
风险
动态
报告
编码
条目
加密
标记
自然语言
输出模块
密钥
场景
标识
阶段
框架
模式
系统为您推荐了相关专利信息
风格
智能对话方法
文本
大语言模型
支持用户自定义
数字孪生技术
风险评估模型
三维虚拟模型
仿真模型
监控方法
多层次特征融合
点云特征
多层次特征提取
编码特征
补全方法