程序代码相似度度量算法研究

代码剽窃是程序设计课程中经常出现的一种作弊行为,检测剽窃的源代码,验证学生程序作业的原创性在教学中很重要.程序代码的相似度度量是剽窃检测的关键技术.通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于Karp-Rabin和最长公共子串算法思想,提出了一种改进的源代码相似度度量算法,即串的散列值匹配算法.     

代码相似性检测在程序设计教学中的应用

代码剽窃是程序设计课程中经常出现的一种作弊行为,检测剽窃的源代码、验证学生程序作业的原创性在教学中很重要。程序代码的相似度度量是剽窃检测的关键技术。本文首先对现有程序代码相似性检测技术进行研究,然后改进Halstead算法,提出了基于统计学方法程序代码相似性检测算法,最后对算法的有效性进行了实验分析。     

程序代码相似度检测方法的设计与实现

程序代码的相似度是剽窃检测的关键技术。通过对现有程序代码相似度度量技术进行研究后,基于属性技术法、结构度量法提出了一种属性计数和结构度量相结合的方法。通过统计程序源代码的操作符和操作数个数以及程序逻辑结构从而产生出一个特征向量,利用向量夹角的余弦计算属性相似度。实验结果表明,该方法能够有效检测出作业中相似的程序代码。     

Python程序代码相似度检测

代码剽窃是程序语言课程中经常出现的一种作弊行为,严重破坏正常的教学秩序。检测剽窃的程序代码、验证学生程序作业的原创性在程序语言教学中就尤为重要。结合程序代码相似度检测技术中的属性计数技术和结构度量技术,提出一种适用于Python程序的相似度检测方法,该方法能够有效地计算出学生Python程序作业之间的相似度。     

基于多特征值的源代码相似性检测技术

在软件开发的过程中,开发人员通过复制粘贴式的开发方式或者模块化的开发方式来完成需求是十分常见的,这两种开发方式可以提高开发效率,但同时会导致软件系统中出现大量的相同代码或者相似代码,大量的相似代码会给软件维护等方面带来很大的困难,这也是最常见的重构对象。源代码相似性度量是指利用一定的检测方法分析程序源代码间的相似程度。该技术被应用于代码抄袭检测、代码克隆检测、软件知识产权保护、代码复用等多个领域。为了提高代码相似性度量的准确性,提出了一种基于多特征值的源代码相似性检测技术。构建了源代码注释、型构、代码文本语句与结构中特征提取的方法,并给出了源代码相似度检测的度量模型。通过与权威的代码相似检测系统Moss进行对比实验,结果表明该方法可以更准确地检测出相似代码。     

Winnowing算法和动态规划算法在作业剽窃检测中的应用和比较

信息数字化后使抄袭、剽窃变得更加容易了,为了杜绝学生作业中出现的抄袭现象,急需高效的剽窃检测技术,帮助教师对学生作业的抄袭情况实施监督检测。本文分别用具有除噪和过滤功能的Winnowing算法和动态规划算法对学生作业进行剽窃检测。通过对文档间相似度的对比,实现了对作业剽窃程度的检测。实验结果表明,Winnowing算法更加有效、更加可靠。     

一种程序源代码相似度度量方法

提出一种程序源代码相似度度量方法,根据C语言程序源代码的结构特点划分函数作用域,采用相关规则对划分后的程序代码进行规格化处理,对生成的Token序列求Hash值,使用散列值匹配算法对程序源代码进行相似度度量。实验结果证明,该方法可提高程序源代码相似度度量精度,且运行效率较高。     

算法在程序代码相似度度量中的应用

程序代码相似度度量是用来检测剽窃及重复率、验证学生作业原创性的关键科技技术,这一技术还可以对所评阅的作业进行自动修改,通过对算法在程序代码相似度度量中的应用进行研究,可以辅助教师有效的衡量出学生程序设计对间的相似程度,从而检测出学生作业中相似的程序代码,促进教学评价的科学性和真实性,实现尊重原创、提倡创新的社会效益和教育目的。     

基于程序控制流图源代码相似程度分析系统

源代码相似程度分析在软件工程和计算机教学等领域都有重要的应用.软件工程领域的源代码盗窃和著作权纠纷仲裁,计算机教学领域的学生作业作弊分析都需要源代码相似程度的分析.良好的源代码相似程序分析软件还可以应用于相似代码聚类和搜索引擎的源代码搜索领域.尽管源代码相似程度分析问题由来已久,但是这个问题并没有令人十分满意和惊喜的研究结果.源代码有其特殊结构,使用传统的纯文本相似度分析显然是不合适的.将首先介绍这个问题的研究历史和进展,简单分析这个问题的难点所在,继而介绍一个新的基于程序控制流图分析的源代码相似程度分析系统,并给出其算法和实现细节.文章最后将分析这个方法的优劣所在,讨论这个方法的进一步改进方向.     

基于分级匹配的维吾尔语文档相似性计算及剽窃检测方法

针对以维吾尔语书写的文档间的相似性计算及剽窃检测问题,提出了一种基于内容的维吾尔语剽窃检测(U-PD)方法。首先,通过预处理阶段对维吾尔语文本进行分词、删除停止词、提取词干和同义词替换,其中提取词干是基于N-gram 统计模型实现。然后,通过BKDRhash算法计算每个文本块的hash值并构建整个文档的hash指纹信息。最后,根据hash指纹信息,基于RKR-GST匹配算法在文档级、段落级和句子级将文档与文档库进行匹配,获得文档相似度,以此实现剽窃检测。通过在维吾尔语文档中的实验评估表明,提出的方法能够准确检测出剽窃文档,具有可行性和有效性。     

基于结构比对的软件同源综合检测工具的设计与实现

文章对基于文本、Token和抽象语法树的同源性检测技术进行探讨,详细介绍了关于抽象语法树的同源性检测技术。同时,在对实际应用大量研究的基础上,文章着重介绍了源代码同源性检测系统的架构设计,以及引擎比对、比对结果分析和比对结果输出等主要功能模块,并对开发的系统进行了系统测试和分析,验证了算法的可行性。     

An application for plagiarized source code detection based on a parse tree kernel

Program plagiarism detection is a task of detecting plagiarized code pairs among a set of source codes. In this paper, we propose a code plagiarism detection system that uses a parse tree kernel. Our parse tree kernel calculates a similarity value between two source codes in terms of their parse tree similarity. Since parse trees contain the essential syntactic structure of source codes, the system effectively handles structural information. The contributions of this paper are two-fold. First, we propose a parse tree kernel that is optimized for program source code. The evaluation shows that our system based on this kernel outperforms well-known baseline systems. Second, we collected a large number of real-world Java source codes from a university programming class. This test set was manually analyzed and tagged by two independent human annotators to mark plagiarized codes. It can be used to evaluate the performance of various detection systems in real-world environments. The experiments with the test set show that the performance of our plagiarism detection system reaches to 93% level of human annotators.     

AADL构件到RTLinux平台C代码的转换方法研究*

为了提高嵌入式软件开发的自动化程度,代码自动生成是一种值得采用的有效方法.在研究体系结构分析与设计语言(AADL)和RTLinux(real-time Linux)平台C代码的特性的基础上,提出了AADL构件到RTLinux平台C代码的转换规则;然后用一个实例实现了代码自动生成,从而验证了转换规则的有效性.     

Efficient plagiarism detection for large code repositories

Unauthorized re‐use of code by students is a widespread problem in academic institutions, and raises liability issues for industry. Manual plagiarism detection is time‐consuming, and current effective plagiarism detection approaches cannot be easily scaled to very large code repositories. While there are practical text‐based plagiarism detection systems capable of working with large collections, this is not the case for code‐based plagiarism detection. In this paper, we propose techniques for detecting plagiarism in program code using text similarity measures and local alignment. Through detailed empirical evaluation on small and large collections of programs, we show that our approach is highly scalable while maintaining similar levels of effectiveness to that of the popular JPlag and MOSS systems. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于XML的C代码抄袭检测算法

主要研究一种基于XML文本的C代码抄袭检测算法。将C程序源代码转化为XML文本,提取XML文本各行标记的属性,计算XML文本行的相似值,得到程序对的相似度。并对抄袭检测算法实行分类测试：按十二种抄袭手段分类;按复杂语义和复杂数据结构分类。测试结果对比验证了抄袭检测算法的有效性。     

一种改进的基于抽象语法树的软件源代码比对算法

在软件同源性检测方法中,基于抽象语法树的比对方法能够有效地检测出基于代码全文拷贝、修改变量名、调整代码顺序等的抄袭手段,被广泛用于抄袭检测工具中。但基于抽象语法树的比对方法对于修改变量类型和添加无意义变量的抄袭手段束手无策。针对这种情况,提出了一种基于抽象语法树的改进思想,该思想通过剪去语法树中影响判断的叶子节点的手段来还原检测原文抄袭,能够达到有效检测修改变量类型和添加无意义变量等抄袭的目的。     

基于字符串的代码克隆检测方法的分析

克隆代码是指在软件源程序中存在的相同或相似的代码片段。克隆代码在很多软件工程中,例如程序理解,代码质量分析,剽窃检测,漏洞查找和病毒检测,都需要通过找出语义或语法上相似的代码片段来实现。目前常用的检测方法有四种:基于文本(text-based)的检测,基于字符序列(token-based)的检测,基于语法树(tree-based)的检测和基于关系图(PDG-based)的检测。基于字符序列的克隆检测首先对源程序进行预处理转换,再经过匹配算法得到克隆检测结果。克隆代码的检测是软件分析的一个重要的部分。