盗用検出問題に対する集約アプローチを使用したプログラムコードの類似性検出

本研究では、コード盗用に対して用いられる主な戦略を探求し、コピーされたコンテンツを検出するための一般的な方法の分析を行いました。さまざまなアプローチの分析と、対象分野自体の分析、および定義された要件に基づいて、盗用のためのソフトウェア類似性を自動的にチェックする新しいシステムが成功裏に設計、実装、テストされました。システムの開発では、複数の基本的な類似性検出アルゴリズムを使用できる集約アプローチが採用されました。具体的には、Greedy Row TilingアルゴリズムとSiftingアルゴリズムです。このシステムはプログラマー、特に教師を対象に設計されており、ローカル起動の可能性も考慮されているため、コマンドラインインターフェースの形でシステムとのユーザーインタラクションを行うことが提案されています。システムはPythonで実装されており、提案されたシステムはプラットフォームに依存しないことが保証されています。前処理および除外機能を実装するために正規表現が利用され、C++コードの解析およびトークン化機能にはlibclangライブラリが使用されています。開発したシステムの有望な応用には教育およびプログラミングコンペティションが含まれます。したがって、大学やカレッジはシステムを使用して学生が書いたコードをチェックし、盗用を検出することができます。また、ハッカソンやプログラミングコンペティションなどの競争環境においては、システムは公正性を確保し、参加者間の盗用を防ぐために使用できます。