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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119597654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411666853.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法是由任志磊;尚志豪;林浩;袁春风;江贺设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于软件测试领域，涉及一种基于大语言模型和差分测试的ROS2缺陷检测方法，可用于自动检测ROS2中的缺陷。该方法通过结合待测程序的语义信息，构造精确的提示词，从而显著提升大语言模型生成种子的效率和质量。同时，引入多种突变策略以增强种子的多样性，从而提高缺陷检测的全面性。本发明支持对使用不同编程语言实现的相同功能模块进行差分测试，这种差异化测试方法能够有效揭示因实现语言差异而引起的行为不一致，确保不同语言实现之间的功能一致性，进而提升系统的稳定性和可靠性。通过与大语言模型的结合，本发明显著减少了人工干预，降低了缺陷检测的成本，并大幅提高了测试的自动化程度和精度。

本发明授权一种基于大语言模型和差分测试的ROS 2缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型和差分测试的ROS2缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1选定待测程序，从中提取代码文件F；生成其对应AST抽象语法树，并获取公共信息Dcontext以及函数信息Dfunction； 步骤2构建一个待填充的提示词模板：“给定上下文信息，待测函数代码：函数信息，请为该待测函数生成高覆盖率的种子。”；使用步骤1获取的公共信息Dcontext填充“上下文信息”，函数信息Dfunction填充“函数信息”，最终获得一系列用于输入大语言模型的自然语言精确提示，输入至预先选定的大语言模型中，从而生成种子，并将生成的种子全部存储在种子池Tall中； 步骤3从步骤2生成的种子池Tall中逐一提取种子，随后，随机从预先定义的突变策略中选取一种进行突变操作；每种突变策略都针对种子的不同方面进行修改，以产生多样化的突变种子，最终产生的突变种子存储到突变种子池Tmutation中； 步骤4预先选取待测程序中由C++和Python实现的两个相同功能的API接口，分别为API接口1和API接口2，随后从步骤3生成的突变种子池Tmutation中提取突变种子作为测试用例，将这些测试用例输入到待测程序中，分别由预先选取的API接口1和API接口2进行执行，并获取API接口1输出信息Output1和API接口2输出信息Output2； 步骤5预先设定差异合理阈值T，对步骤4产生的输出信息Output1和输出信息Output2；进行评估，检测输出信息Output1和输出信息Output2是否一致，若一致则将生成该测试用例的突变种子丢弃，若不一致则进一步检测输出信息Output1和输出信息Output2的差异是否小于等于阈值T；若差异小于等于阈值T，则将生成该测试用例的突变种子丢弃；若差异大于阈值T，则将不一致且差异不合理的相关信息生成报告，并将生成该测试用例的突变种子保留到种子池Tall中，便于后续结合突变策略生成新的突变种子作为测试用例用于差分测试。

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