程序代码相似性检测技术在教学中的应用

本文介绍的程序代码相似性检测技术可以帮助教师从学生作业集中快速找出彼此是否存在抄袭嫌疑,并能够对作业对的相似部分做出标记,给教师提供参考,以减轻教师人工判别的工作负担,从而提高工作效率。     

二进制代码相似性检测技术综述

代码相似性检测常用于代码预测、知识产权保护和漏洞搜索等领域,可分为源代码相似性检测和二进制代码相似性检测.软件的源代码通常难以获得,因此针对二进制代码的相似性检测技术能够适用的场景更加广泛,学术界也先后提出了多种检测技术,文中对近年来该领域的研究进行了综述.首先总结代码相似性检测的基本流程和需要解决的难题(如跨编译器、...     

文本指纹在旋律相似性检测中的应用研究

旋律抄袭是一个严重的问题,实现音乐旋律的相似性检测对于整治音乐抄袭具有极其重要的作用。为有效识别旋律抄袭,本文提出一种基于文本指纹的旋律相似性检测方案。该方法通过将音乐旋律转换为文本,使用N-gram算法对长旋律片段进行分片并进行哈希编码,通过MinHash算法生成文本指纹,最后使用LSH算法进行快速相似性检索,实现旋律之间的高效匹配。实验结果表明,该方案的相似性识别的平均准确率达到90%以上,能够有效识别存在剽窃行为的音乐旋律。     

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。     

一种基于BP神经网络的代码相似性检测方法

如何有效地检测程序设计课程作业中的抄袭现象是一个重要的问题。传统的抄袭检测方法主要利用代码的属性或结构信息来度量代码之间的相似性。给出了一种基于误差反向传播(BP算法)多层前向神经网络的代码抄袭检测方法。提取程序之间的7种比较特征作为神经网络的输入,经过网络计算后得出程序的相似值,并将该值与抄袭决策阈值相比较以判定存在抄袭现象的程序集。实验结果表明,本方法具有很好的检测效果。     

基于神经网络与代码相似性的静态漏洞检测

静态漏洞检测通常只针对文本进行检测,执行效率高但是易产生误报。针对该问题,结合神经网络技术,提出一种基于代码相似性的漏洞检测方法。通过对程序源代码进行敏感函数定位、程序切片和变量替换等数据预处理操作,获取训练所用数据。构建基于Bi-LSTM的相似性判别模型,设定漏洞模板数据库,将待测代码与漏洞模板作比对以判别其是否存在漏洞。实验结果表明,该方法的准确率可达88.1%,误报率低至4.7%。     

面向代码相似性检测的相似哈希改进方法

代码相似性检测(code similarity detection)是软件工程领域的基本任务之一,其在剽窃检测、许可证违反检测、软件复用分析以及漏洞发现等方向均起着重要作用.随着软件开源化的普及以及开源代码量的高速增长,开源代码在各个领域的应用日益频繁,给传统的代码相似性检测方法带来了新的挑战.现有的一些基于词法、语法...     

文字动画效果在程序设计中的应用

１引言在用VFP进行系统开发时，设计者常常希望自己的设计能与众不同，界面既美观又生动，此时可适当运用一下文字动画设计，就可达到这一效果。本文将几种常用的文字动画设计方法介绍给读者。２程序设计的基本思路运用面向对象的程序设计思想为主导，再与结构化程序设计相结合     

基于代码相似性的测试用例重用及生成方法

为在测试用例自动化生成中有效利用现有用例信息,降低测试用例生成成本,提高生成效率,提出一种基于代码相似性的测试用例重用及生成方法。设计基于文本和度量的被测代码相似性检测方法,分别从语法和语义上检测并划分相似类型;针对不同相似类型,采用更名重用和补充重用生成测试用例。将代码相似性应用于测试用例生成,综合考虑代码的语法、语义等多维相似信息,提升代码相似性检测的准确性,能更有效运用重用技术提升测试用例生成效率。实验结果表明,所提方法具有更高的重用召回率和重用精度,在相同时间成本下生成的测试用例覆盖率更高。     

基于属性分类的Android应用相似性检测框架

由于Android应用（Android Applications,APP）容易被逆向修改而产生大量的盗版,因此如何快速准确地判断APP之间的相似性是目前Android软件保护的研究热点之一。从提高APP相似性检测效率的角度出发,提出了一种基于属性分类的APP相似性检测框架。该框架首先利用APP的某些属性对需要检测的APP集合进行分类,将差异较大的APP划分到两个不同的子集,然后采用并行的方式分别对两个子集进行特征提取和相似性计算。实验结果表明,该框架采用的事先分类和并行计算的方法使得相似性检测的效率得到了明显的提高,在检测正确率相近的情况下可以缩短近一半的检测时间。     

程序代码相似度度量的研究与实现

针对程序代码相似度的度量问题,提出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,产生Halstead长度、Halstead词汇和Halstead容量3个程序的特征向量,利用向量夹角的余弦计算属性相似度,采用最长公共子序列算法获取结构相似度,从而衡量程序对间的相似程度。实验结果表明,该方法能够有效检测出学生作业中的相似程序代码。     

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。     

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。     

代码相似性检测技术:研究综述

程序代码的相似性检测是使用一定的检测手段度量程序代码间的相似程度,其对于提升高等教育中计算机课程教学效果和保护软件知识产权都有着重要的意义.介绍了代码相似性检测技术的研究意义和发展历程,阐述了本领域研究过程中的概念模型,深入分析了已有的几类代码相似性检测技术,总结了这几类技术各自的特点,同时探讨了一些相关研究,最后归纳了目前研究中的问题并展望了本领域研究的发展趋势.     

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.     

数控代码的相似性、编码及其转换技术

以相似理论为指导,基于相似系统的观点对不同数控系统指令之间的相似性、相似元、相似度等进行多层次的分析和研究。根据相似元的划分原则,定义各级相似元,量化其特征值和属性值。建立计算数控指令相似度的数学模型,并对数控指令的确定性相似和模糊性相似给出确切定义。拟定数控程序格式的描述方法和数控代码的编码方式,构建了一种通用的数控代码转换系统模型。     

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。     

相似代码检测工具及其案例分析

软件系统中的相似代码给软件维护带来很大困难,也是最易见的重构对象。如何有效地检测相似代码是软件工程领域的一个重要研究课题。本文介绍了常见的基于文本匹配的相似代码检测算法,尤其是检测源文件之间相似代码的动态文本匹配算法和源文件内部相似代码的后缀树算法,并将这两种算法结合起来,实现一个相似代码检测工具。该工具提供了时空代价平衡的相似代码检测能力,提供了精确有效的相似代码检测手段,帮助开发人员锁定相似代码,提高了重构活动的效率。本文介绍了该工具的架构和内部处理流程,并应用该工具搜索了若干实际应用系统的重复代码,检验了工具的可用性。还简单讨论了该工具和其他一些相似代码检测工具的优劣。