基于大语言模型的CAN总线自适应模糊测试方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的CAN总线自适应模糊测试方法及系统，该方法包括：通过获取初始CAN消息种子以及微调数据集；根据所述微调数据集以及大语言模型，对当前的测试上下文信息进行分析，生成变异策略；根据所述初始CAN消息种子以及所述变异策略，生成变异CAN帧；将所述变异CAN帧发送到目标CAN总线上，生成测试日志，并获取电子控制单元的监控数据；对所述测试日志以及所述监控数据进行整合以及评估，得到反馈信息。本发明能够提高发现漏洞的效率和准确性，可以广泛应用于模糊测试技术领域。