一种基于大语言模型的软件缺陷自动定位与修复方法

本发明公开了一种基于大语言模型的软件缺陷自动定位与修复方法，涉及软件工程技术领域，包括对目标软件的源代码执行静态代码拓扑扫描，提取源代码中的关键交汇节点，构建隐式数据契约图谱，并生成污染扩散边界规则；在目标软件的测试执行环境中，响应于预设的缺陷触发用例，执行运行时镜像分叉操作，捕获动态数据流指纹，并提取缺陷语义向量；将动态数据流指纹与缺陷语义向量进行融合，构建耦合定位特征空间；通过沙箱模拟器执行带禁忌约束的双阶闭环迭代验证，输出经动态契约恢复度验证的补丁。本发明能够精准定位复杂隐式控制流环境下的缺陷根源，提升修复结果的可靠性。