摘要：软件安全测试是保障数字系统可靠运行的核心环节，而程序修复与形式化验证作为其中的关键技术，长期面临效率低、成本高、对专业能力要求严苛等挑战。大语言模型凭借其强大的自然语言理解、代码生成与逻辑推理能力，为软件安全测试领域带来了突破性机遇。本文基于软件安全测试的技术需求，分析大语言模型在程序修复与形式化验证中的应用价值，探讨当前应用过程中存在的技术瓶颈与现实问题，从技术优化、流程整合、风险管控等维度提出针对性应用策略，旨在为推动大语言模型与软件安全测试的深度融合提供理论参考，提升软件安全保障的效率与质量。

关键词：大语言模型；软件安全测试；程序修复；形式化验证；代码安全

引言

在数字化时代，软件系统已渗透到社会生产生活的各个领域，其安全漏洞可能引发数据泄露、系统瘫痪等严重后果，软件安全测试的重要性愈发凸显。程序修复作为漏洞治理的直接手段，需快速定位并修正代码缺陷；形式化验证则通过数学逻辑证明软件行为的正确性，是保障高安全等级软件可靠性的核心技术。然而，传统程序修复依赖人工逐一排查代码，效率低下且易遗漏；形式化验证则因涉及复杂的数学建模与逻辑推理，专业门槛极高，难以大规模推广应用。大语言模型的出现打破了这一僵局，其在代码理解与生成方面的优势，为程序修复的自动化、形式化验证的简化提供了可能。因此，深入探索大语言模型在软件安全测试中的应用路径，对于攻克传统技术瓶颈、提升软件安全保障能力具有重要的理论与实践意义。

一、大语言模型在软件安全测试中的应用价值

（一）提升程序修复的效率与精准度

大语言模型利用海量的代码数据进行深度训练，其强大的能力体现在对代码质量的精准把控上。这些模型能够精确识别代码中的语法错误、逻辑漏洞，甚至安全隐患，迅速定位到问题所在的具体位置，并对漏洞的成因进行分析。在处理问题时，大语言模型展现出其智能化的一面，它能够基于对漏洞特征的理解，自动生成符合代码风格和业务逻辑的修复方案。这一过程显著减少了人工介入的需求，降低了时间和人力资源的成本。更为先进的是，大语言模型还能够结合上下文语境进行优化，确保修复策略的适用性和准确性。这种优化不仅避免了修复过程中可能引入新的漏洞，还提升了程序修复的整体精准度和可靠性。在漏洞应急响应方面，大语言模型的高效支撑作用尤为明显。它不仅能够快速定位问题，还能提供可靠的修复方案，为维护系统的稳定性和安全性提供了强有力的技术保障。

（二）降低形式化验证的技术门槛

形式化验证的核心难点在于将软件需求转化为严谨的数学模型与逻辑公式，这一过程对研发人员的专业能力要求极高。大语言模型可借助自然语言理解能力，将非形式化的软件需求自动转化为标准化的形式化规范，简化建模流程。同时，模型能够辅助生成验证代码与逻辑推理过程，为研发人员提供实时指导，降低形式化验证的学习成本与应用门槛，推动其在中小型软件企业的普及。

（三）实现安全测试的全流程赋能

大语言模型的应用贯穿软件安全测试全流程，从测试用例设计阶段的自动化生成，到测试执行过程中的漏洞实时识别，再到测试后漏洞修复方案的输出与验证，形成完整的技术闭环。模型能够结合不同行业的安全标准与业务特性，定制化生成测试方案，提升测试的针对性与全面性，同时通过对测试数据的分析的总结，为软件安全开发提供优化建议。

二、大语言模型应用于软件安全测试的现

（一）模型输出的可靠性与安全性不足

大语言模型存在“幻觉”问题，在程序修复过程中可能生成看似合理但存在潜在逻辑缺陷的代码，甚至引入新的安全漏洞。在形式化验证中，模型对复杂逻辑的理解可能出现偏差，导致生成的形式化规范与实际需求不符，影响验证结果的准确性。此外，模型可能受到训练数据中恶意代码的影响，在特定场景下输出具有安全风险的内容。

（二）对复杂场景与专业领域的适配性差

当前大语言模型在处理简单代码漏洞与通用场景时表现较好，但面对工业级复杂软件的嵌套逻辑、多模块交互漏洞时，其分析与修复能力明显不足。在航空航天、金融科技等专业领域，软件涉及特殊的业务逻辑与安全标准，模型因缺乏领域内的深度知识积累，难以生成符合专业要求的修复方案与形

式化验证内容，适配性有待提升。

（三）技术应用缺乏规范与风险管控机制

大语言模型在软件安全测试领域的应用尚处于探索阶段，缺乏统一的技术标准与应用规范，企业在引入模型时无据可依。同时，模型应用过程中的风险管控机制不完善，对于模型输出结果的审核流程、责任界定等问题尚未明确，一旦因模型缺陷导致安全事故，将引发严重的责任纠纷与损失。

三、大语言模型在软件安全测试中的应用优化策

（一）构建模型输出的多层级验证体系

为提升模型输出的可靠性，需建立“模型自检-自动化工具验证-人工审核”的多层级验证体系。在模型层面，通过引入强化学习机制，以漏洞修复准确率、代码运行稳定性等为奖励指标，优化模型输出逻辑；在工具层面，利用静态代码分析、动态安全测试等工具，对模型生成的修复代码与形式化规范进行自动化验证；在人工层面，组建专业的安全团队，对关键领域、复杂场景下的模型输出结果进行最终审核，确保其安全性与准确性。

（二）推进模型的领域化训练与适配优化

针对不同专业领域的需求，开展大语言模型的领域化微调训练，引入各行业的软件代码、安全标准、业务逻辑等专项数据，提升模型对领域知识的掌握程度。对于复杂软件场景，采用“模型拆分+模块协作”的方式，将大模型拆解为针对不同模块的专项子模型，通过协同分析提升对复杂漏洞的处理能力。同时，建立模型适配性评估机制，根据软件类型与应用场景选择合适的模型版本，确保应用效果。

（三）建立完善的技术规范与风险管控机制

行业协会与监管部门应联合制定大语言模型在软件安全测试中的应用标准，明确模型选型、数据安全、输出验证等环节的规范要求。企业需建立内部风险管控流程，明确模型应用的边界与禁忌场景，对模型训练数据进行安全过滤，避免恶意信息干扰。同时，完善责任追溯机制，明确模型研发方、使用方在不同环节的责任，确保技术应用的合规性与安全性。

结束语

大语言模型为软件安全测试领域的程序修复与形式化验证提供了创新动力，其在提升效率、降低门槛方面的价值显著，但同时也面临输出可靠性不足、场景适配性差等问题。推动大语言模型在该领域的健康应用，需从技术优化、领域适配、规范建立等多维度发力，通过构建多层级验证体系、推进领域化训练、完善风险管控机制，充分释放技术潜力。未来，随着模型技术的持续迭代与应用经验的不断积累，大语言模型必将深度融入软件安全测试全流程，为构建更可靠、更安全的数字基础设施提供强大支撑，推动软件安全保障体系迈向智能化新阶段。

参考文献

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