Підходи до оброблення «синтаксичного цукру» при пошуку плагіату в програмному коді

Михайло Михайлович Шевчук, Яків Олексійович Юсин, Тетяна Миколаївна Заболотня, Наталія Антонівна Рибачок, Андрій Іванович Дичка

Анотація


Задача пошуку плагіату в програмному коді має свої особливості, які роблять неможливим використання для її вирішення класичних методів пошуку плагіату в текстових даних. Це пов’язано з тим, що в коді цілком можливі перестановка блоків операторів, перейменування змінних та функцій, додавання коментарів тощо, і ці дії не впливають на коректність програми та можуть слугувати для маскування факту плагіату.

Ключові слова


плагіат; програмний код;

Повний текст:

PDF

Посилання


Google vs. Oracle: sud dlinoj v sem' let [Electronic Resource]. – Access mode: https://ain.ua/special/google-vs-oracle/. – Title from the screen. – (application date: 23.03.2018).

Google’s 9 lines [Electronic Resource]. – Access mode: https://majadhondt.wordpress.com/2012/05/16/googles-9-lines/. – Title from the screen. – (application date: 23.03.2018).

Stack Overflow Driven Development [Electronic Resource]. – Access mode: https://dzone.com/articles/stack-overflow-driven-developmentsodd-its-really. – Title from the screen. – (application date: 23.03.2018).

Roy C. K. and Cordy J. R.. A survey on software clone detection research, Tech.Rep. 2007-541, School of Computing, Queen's University, Kingston, Ontario,Canada, 2007., pages 43-59.

Syntaksychnyi tsukor [Electronic Resource]. – Access mode: https:// goo.gl/uaP469/. – Title from the screen. – (application date: 23.03.2018).

Prechelt L., Malpohl G., Philippsen M. JPlag: Finding plagiarisms among a set of programs. // Technical Report No. 1/00, Universityof Karlsruhe, Department of Informatics. March 2000.

Huang X., Hardison R.C., Miller W.A space-efficient algorithm for local similarities. // Computer Applications in the Biosciences

1990. P. 373– 381.

Baxter I., Yahin A., Moura L., Anna M.S., Bier L. Clone Detection Using Abstract Syntax Trees. // Proceedings of ICSM. IEEE. 1998.

Moussiades L.M., Vakali A.P Detect: A Clustering Approach for Detecting Plagiarism in Source Code Datasets. // The Computer Journal Advance Access. June 24, 2005.

C# Reference [Electronic Resource]. – Access mode: https://docs.microsoft.com/en-gb/dotnet/csharp/language-reference/. – Title from the screen. – (application date: 23.03.2018).


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.