白盒编译器模糊测试：大语言模型赋能，提升软件供应链安全

在编译器之中，其优化的这个环节，是潜藏了许多安全方面隐患的，想要去有效测试这些优化模块，这已然成为了开发者切实面临着的实际难题。

测试方法创新

在传统白盒测试技术当中，需要人工去对源代码展开分析，进而设计出测试用例，这个过程耗费时间并且极易遗漏边缘情况。在2023年的时候，斯坦福大学研究团队提出要把大型语言模型引入到编译器测试领域，借助自动化分析手段来对优化模块的底层代码予以优化，以此提升测试效率。这样的一种方法改变了那种依赖专家经验的传统模式，为编译器安全检测开拓出了一条新路径。

双模型协作机制

该框架运用的是这样一种架构，其中分析模型与生成模型协同进行工作 ，对于分析模型而言 ，其是专门针对LLVM等编译器里优化模块的C++实现代码予以解读 ，在具体的解读过程中 ，要识别出触发优化所需要的条件 ，而生成模型恰恰相反 ，生成模型是依据分析所得到的相应结果 ，去构造与之对应的C语言测试程序 ，并且这两个模型借助数据管道达成实时交互 ，最终形成完整的检测闭环 。

需求推断流程

深入解析编译器源代码里关键函数与数据结构的是分析模型，比如在分析循环优化之际，模型所要鉴别的是代码之中有关迭代次数、变量依赖关系的判断逻辑，这样凭借提取触发优化务必满足的输入程序特征的分析，能够给后续测试生成予以清晰明确的指引 。

测试生成策略

分析模型输出需求描述后，若是此类描述被生成模型接收，那么生成模型就会去构造测试代码，此测试代码需符合特定语法结构 。这些测试程序之中，是需要含有必要的变量声明的，还得有控制流结构，再加上数据操作 ，以此来确保能够执行到目标优化路径 。每一个被生成出来的测试用例，都会在真实编译器环境中被进行验证 。

反馈循环设计

如某个测试程序成功促使编译器进行优化，此系统便会把它归入示例库。于后续所进行的生成进程中，系统会随机挑选历史成功事例当作参考样本，借由这种动态调整之中的机制持续提高测试用例的针对性。实际实施的测试显示这种机制能够让优化触发率提高大概40%。

实际应用效果

于LLVM编译器集的测试之际，此方法于相同时间里所发现的优化路径缺陷数量，达至传统工具的2.3倍之多，特别是在向量化优化，以及死代码消除等复杂模块当中，其生成的测试用例展现出更强的穿透能力证，明了大型语言模型于程序分析领域的应用潜力。 ，。

各个开发者于工作期间有没有碰到过因编译器优化失误致使的隐蔽性问题呢，欢迎分享您的调试经历，要是认为本文有帮助请给予点赞支持！