摘要
本发明公开了一种基于大语言模型辅助增强数据库模糊测试的方法及系统。该方法包括，通过对目标数据库进行模糊测试，持续生成变异的SQL语句，监控数据库是否发生崩溃，收集代码覆盖率。对于变异SQL，如果其触发了数据库崩溃、逻辑错误或提升了代码覆盖率，重置变异次数为零；否则累加变异次数。当变异次数达到预设的变异瓶颈阈值时，引入大语言模型进行变异，根据设计的提示工程，组合数据库信息、近期SQL及执行结果和预测目标输入给所述模型，得到新的变异SQL语句。本发明能有效突破传统数据库模糊测试中的覆盖率瓶颈，提高SQL的多样性和代码覆盖率。
