一种基于大型语言模型和事件驱动的安全分析方法

本发明公开了一种基于大型语言模型和事件驱动的安全分析方法，其步骤包括：安全分析代理根据用户提交的安全分析任务生成执行动作并发送至容器化沙箱的运行环境执行；以及生成命令校验动作，检查安全分析任务中的目标可执行程序是否满足设置的前置条件，当满足前置条件且运行环境中可使用模糊测试工具时，在容器化沙箱的运行环境中执行目标可执行程序并启动模糊测试；否则返回相应的观察结果，不启动模糊测试；其中，由工具函数创建AFL++进程管理器，利用所述进程管理器在当前Python进程中创建线程事件同步对象和用于保护崩溃状态的互斥锁，并启动AFL++子进程及各设定监控线程。本发明提升了安全分析的自动化水平和可扩展性。