一种基于大语言模型的自动化代码安全优化方法

本发明公开了一种基于大语言模型的自动化代码安全优化方法，属于代码安全优化技术领域。获取大规模编程数据建立编程数据集，搭建初级训练模型，生成初始代码并建立初始代码集；预定义漏洞模式集合对初始代码集扫描，识别初始代码集中的漏洞定义为初始漏洞，对初始漏洞进行定位并分类；利用静态分析配合语义判别器对代码片段评估得到新生成策略，对初级生成策略进行调整，得到优化训练模型；捕捉潜在漏洞作为训练信号，对优化训练模型进行优化得到持续优化训练模型；建立漏洞库和修复策略库，通过对漏洞库和修复策略库数据分析，优化漏洞时间和修复算法。本发明可自动识别并修复生成代码中的潜在漏洞，无需大量人工干预，提高代码生成的安全性。