同じようで異なる：ソフトウェア盗作検出におけるリファクタリング攻撃を防ぐ

プログラミング教育における盗作検出は、特に自動リファクタリングベースの攻撃によるますます巧妙化する難題に直面しています。教育実践で使用されるコード盗作検出システムは基本的な難読化には耐性がありますが、プログラムの動作を保持する構造的変更、特にリファクタリングベースの難読化によって引き起こされる変更に対しては苦労しています。本論文では、コードプロパティグラフとグラフ変換を活用してリファクタリングベースの難読化に対抗する最先端検出器を強化する、新しい拡張可能なフレームワークを提案します。アルゴリズム的およびAIベースの難読化攻撃を使用して難読化された実際の学生提出物の包括的評価により、盗作コードの検出において重要な改善が示されました。