公开(公告)号：CN116820484A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310860338.3

申请日：2023-07-13

Applicant: 重庆大学

Inventor： 鄢萌 ,  李红燕 ,  孙伟峰 ,  吴佳欣 ,  刘超 ,  张小洪 ,  周安通

IPC: G06F8/41 ,  G06F11/36 ,  G06F40/30 ,  G06F18/22 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明涉及一种基于检索和编辑结合的软件单元测试代码自动生成方法，基于给定的输入焦点测试和语料库，使用检索组件基于杰卡德相似度算法计算输入焦点测试和语料库中的每一条焦点测试的相似度，得到语料库中相似度值最高的相似焦点测试以及其相对应的相似测试断言；使用基于编辑的组件学习输入焦点测试及其相似的焦点测试实例的编辑模式，并将其应用于对相似测试断言的编辑，从而生成目标测试断言。本发明方法大大优于最先进的基线，同时本发明方法可以运用至实际的工作场景。

公开(公告)号：CN118296610A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410398641.0

申请日：2024-04-03

Applicant: 重庆大学

Inventor： 鄢萌 ,  李东 ,  张小洪 ,  张耀升 ,  刘超 ,  周安通

IPC: G06F21/57 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向大模型的安全加固与可信生成方法，该方法先获取训练数据，然后选择任一代码大模型家族中随机选择一个模型最为目标基础模型，同时再选择一个参数量最小的模型作为安全模型的基座，利用低秩适配技术对基座进行参数微调。使用训练数据对基座进行训练，训练好的基座定义为安全模型。最后迭代地获取安全的token xn+1作为当前时间步的输出，并拼接在input后面作为下一个时间步的输入，直到达到最大生成长度或者遇到停止符号。本发明利用在不含漏洞的安全数据上微调后的安全模型与目标基础模型同步解码下一个token，可以在生成完整的不含漏洞的代码的前提下不影响模型原有的生成功能正确性。