基于AIChain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质

技术特征：
1.一种基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成方法，其特征在于，包括如下步骤：将dfg生成任务分解为多个子任务，每个子任务交由一个单独的大型语言模型来完成；基于大型语言模型的上下文学习能力，针对每个子任务，构建prompt，形成一个个ai模块；将prompt以串联或者并联的方式组装形成一条ai chain，进而生成dfg。2.根据权利要求1所述基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成方法，其特征在于：将dfg生成任务分解为多个子任务；这些任务包括：导入语句补全，将代码中缺失的导入语句补全；推导式执行推理，将代码中的推导式推理为循环结构；程序切片，对每个变量进行程序切片，得到对应的切片代码；def-use流融合，针对每段切片代码，提取其对应的def-use流信息；def-use流融合，基于切片代码，切片代码对应的def-use流信息，生成def-use信息流完整的dfg。3.根据权利要求1所述基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成方法，其特征在于，构建prompt，形成一个个ai模块包括：构建一个通用的prompt模板，其中包括一个任务描述和五组输入输出示例；针对每个子任务属性，构建任务描述，以及选取相应的输入输出示例。4.根据权利要求1所述基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成方法，其特征在于，将prompt组装成一条ai链，生成dfg包括：基于每个子任务属性，设置每个子任务的先后完成顺序；基于每个子任务的先后完成顺序，构建其连接方式，即串联或者并联，最终形成一条完整的ai chain。5.一种面向程序分析领域的基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成系统，其特征在于。包括：导入语句补全模块、推导式执行推理模块和图获取模块；导入语句补全模块与推导式执行推理模块连接；推导式执行推理模块与图获取模块连接；导入语句补全模块，用于获取代码中缺失的导入语句信息，得到含有完整导入语句信息的代码；推导式执行推理模块，用于将代码中的推导式转化为循环等更为简单的代码结构；图获取模块，基于代码的def-use信息，得到代码对应的dfg。6.根据权利要求5所述基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成系统，其特征在于：导入语句补全模块包括导入语句补全ai模块；推导式执行推理模块包括推导式执行推理ai模块和prompt示例检索非ai模块；图获取模块包括代码切片ai模块、def-use流提取ai模块、cfg节点和边获取非ai模块以及def-use流融合ai模块。7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任意一项所述基于ai chain的隐性数据流感知dfg生成方法。

技术总结
本发明涉及数据程序分析领域，提供一种基于AI Chain的隐性数据流感知DFG生成方法、系统及存储介质，包括模拟人从程序中提取DFG的过程，将DFG生成任务分解为多个子任务，每个子任务交由一个单独的大型语言模型来完成；基于大型语言模型的上下文学习能力，针对每个子任务，构建prompt，形成一个个AI模块；将prompt以串联或者并联的方式组装形成一条AI Chain，进而生成DFG。本发明利用大型语言模型的语言理解和模式匹配能力，捕捉变量的def-use流信息，并预测运行时发生的隐性数据流，通过大型语言模型的上下文学习能力，能够实现对程序中的隐性数据流的精准捕获；增强了生成DFG的鲁棒性和可控性。和可控性。和可控性。


技术研发人员：黄箐 罗智文 曾锦山 邢振昌 王昌晶 左正康
受保护的技术使用者：江西师范大学
技术研发日：2023.06.14
技术公布日：2023/9/23