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文本协议交互抽取旨在从自然语言形式的说明文档中识别并提取协议有关的交互信息,其可用于在协议代码实现前抽取模型验证协议的正确性、从协议规格描述构造测试用例等.当前从文本中抽取协议主要采用深度学习、大模型等技术,深度学习方法依赖大规模的高质量数据集,且适用范围受限于训练数据集,存在迁… …   相似文献
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嵌入式系统建模是基于模型的软件开发的重要组成,体系结构分析与设计语言(AADL)因其形式化表达软硬件结构与交互关系的能力,广泛用于架构设计.大语言模型(LLMs)为从自然语言需求生成架构模型提供了新路径.然而,现有模型在需求语义理解、AADL组件边界识别与连接关系建构等方面仍存在… …   相似文献
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大语言模型（LLM）在软件开发技术问答任务中展现出强大潜力,为代码知识获取和理解提供了新途径.然而,在以Linux内核为代表的复杂系统软件领域,LLM在代码实现、关键机制理解、演化历史追溯及设计决策分析等方面的真实能力仍缺乏系统验证.现有评测基准多针对通用任务,存在领域深度不足、… …   相似文献
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在现代软件系统,尤其是云计算和微服务系统中,根因分析是保障系统稳定性和高效运行的关键技术.大语言模型由于其强大的自然语言处理和数据分析能力,为根因分析提供了新的解决方案.基于大语言模型的智能体在大语言模型的基础上,为根因分析带来了更高的自动化程度和更精准的问题定位能力.然而,尽管… …   相似文献
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大语言模型（Large Language Models,LLMs）在通用任务中已展现出卓越的性能,但其在专业领域中的可信性、鲁棒性与可用性仍缺乏系统化评估.本文以软件测试教材编写为代表性应用场景,围绕100个核心测试概念与方法精心构建了700个测试问题,并选取5个代表性LLMs,… …   相似文献
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基于大语言模型的代码生成智能体正在深刻地变革软件开发范式。相较于之前的代码生成技术,代码生成智能体展现出三大核心特征：首先是自主性,智能体能独立执行从任务分解到编码、调试的完整工作流;其次是任务范围的广泛性,其能力从生成代码片段扩展至覆盖软件开发的全生命周期;最后是工程实践性的增… …   相似文献
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软件缺陷定位是软件工程领域的重要问题.近年来,基于大语言模型的缺陷定位方法在缺陷定位任务中展现出较好前景.现有方法仅为大语言模型维护单一决策路径,导致搜索范围有限,缺陷定位效果不够理想.针对此问题,本文提出了一种基于并行探索的大模型缺陷定位增强方法PRIME.本文通过设计缺陷位置… …   相似文献
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随着大语言模型(large language model, LLM)在代码生成领域的快速发展,其生成的代码在智能化基础软件供应链中的应用日益广泛.基础软件供应链中集成了大量基于LLM生成代码开发的第三方模块与组件.然而,由于LLM主要基于开源代码进行训练,训练代码中的缺陷与安全漏… …   相似文献
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开源软件深度嵌入企业的产品研发与交付流程,缩短了研发周期、降低了研发成本并增强了系统兼容性;与此同时,针对开源软件供应链的攻击事件也呈现上升态势,已成为软件行业最重大的安全威胁之一。本文从产业研发视角分析研发效率与软件安全的内生矛盾,发现产业组织以流程合规作为效率约束下,被动应对… …   相似文献
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软件包库的安全性是软件供应链分析的重要一环,但是现有研究和工具往往缺乏对软件包库中外部语言调用的有效分析. PyPI是Python语言的官方软件包库,其中存储海量不同应用领域的Python软件包.这些软件包除了包含Python语言编写的程序,还常常包含通过Python的外部接口P… …   相似文献
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