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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的闭源库API依赖关系分析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：CN120144438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510074997.3，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于大语言模型的闭源库API依赖关系分析方法是由常瑞;邱明冉;王任翔设计研发完成，并于2025-01-17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的闭源库API依赖关系分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的闭源库API依赖关系分析方法，以安卓闭源原生库为测试对象，对单个闭源原生库进行依赖关系分析通常在两分钟内，主要时间开销为与大语言模型通信的固定网络延迟。当任务复杂度提高时，时间开销并没有显著增加，这一特性显示了大语言模型则能够以轻量化、可扩展的方式高效处理大规模的程序静态分析，与传统的人工分析在时间效率上形成了鲜明的对比。将本发明的基于大语言模型的依赖关系分析方法用于模糊测试驱动生成时，能显著提升生成的驱动程序质量，相比于传统的人工分析，展现出明显的效率优势，且生成的驱动程序具有较高的可用性。

本发明授权一种基于大语言模型的闭源库API依赖关系分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的闭源库API依赖关系分析方法，其特征在于，包含以下步骤： 1在任务的初始阶段，仅提供目标函数及其所在类的相关信息给大语言模型； 2用思维链引导大语言模型根据目标函数及其所在类的相关信息分析API依赖关系； 思维链引导分为三个阶段： 2.1目标识别阶段：明确分析对象和任务范围，帮助大语言模型初步理解待分析函数的核心功能及其潜在依赖类型； 2.2依赖分类与分析阶段：对函数潜在依赖类型进行细致分类，逐一分析其来源、特征及相互约束关系，各类依赖包括：参数依赖、对象状态依赖、调用顺序依赖； 2.3结果整合阶段：将函数核心功能与分类后的依赖类型整合为完整的依赖分析报告，以结构化形式呈现最终结论，报告包含依赖关系的详细分析结果及推理过程，以便后续的验证和优化； 依赖关系具体为： 2.2.1函数参数依赖：参数的类型和参数值来源，所述的参数值来源指常量、变量、函数返回值，这里常量是广义的，特指它的值在调用时是明确的，而不是未知的； 2.2.2函数对象状态依赖：调用此函数是否需要特定的对象满足一定的属性值或状态； 2.2.3函数调用顺序依赖：调用此函数是否需要先执行其他函数以完成初始化或设置； 3通过明确的指令要求大语言模型检查API依赖关系，判断分析过程中是否缺少信息或存在不明确的信息，从而提出是否需要额外信息； 4若大语言模型需要额外信息，本地处理程序将对应的函数代码或原生函数抽象表示反馈给大语言模型，再开始进行下一轮API依赖关系分析； 5若大语言模型不需要额外信息，则要求大语言模型对分析出的API依赖关系做自我验证，自我验证通过后输出API依赖关系分析结果； 6若大语言模型自我验证不通过，则将存在的问题作为额外信息提供给大语言模型，重新分析API依赖关系。

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