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CCDive: A Deep Dive into Code Clone Detection Using Local Sequence Alignment

delete2025-03-05
delete0
PRE
AI
Y
Yasir Glani *
P
Ping Luo
S
Syed Asad Shah
K
Ke Lin
DOI:10.26599/TST.2024.9010075delete
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摘要

摘要

En 中文
软件开发的快速发展加剧了当前代码克隆检测技术的不足。随着现代应用程序变得越来越复杂,传统的克隆工具通常难以检测经过定期修改的通用和大间隙克隆。这些挑战对软件完整性构成威胁,强调了对改进代码克隆技术的迫切需求。观察普遍存在的差距,我们提出了一种创新的代码克隆潜水 (CCDive) 代码克隆技术,旨在检测范围广泛的克隆,从直接克隆到经常具有挑战性的大差距克隆,彻底覆盖不同的类别,如非常强III型,强III型,和中度III型克隆。在CCDive中,逐级抽象和创新的相似性匹配算法的融合确保了克隆的识别,即使修改了块中近一半的原始代码也是如此。此外,通过集成Smith-Waterman局部序列比对,可以增强CCDive发现确切代码转换位置的能力。在全面评估中,将CCDive与著名的代码克隆技术进行了比较。使用精确度,召回率,F1-score,准确性和效率来衡量CCDive的功效。对于基于文件和基于功能的克隆检测,CCDive在精确度、召回率、F1-score和准确性指标方面始终超越其他技术。CCDive的强大性能强调其有效性,可靠性,准确性和效率,使其非常适合在现实世界中的实际应用。
Keyword:
Measurement
Codes
Accuracy
Cloning
Benchmark testing
Software
Reliability
Software development management
clone detection
software maintenance
software security
software reuse

期刊

T
Tsinghua Science and Technology
IF:
3.5
论文数:
987
被引数:
2.5K

机构

T
tsinghua university
学者数:
11.9W
论文数: 10.0W
被引数: 137
I
ihsan dogramaci bilkent university
学者数:
3.6K
论文数: 3.6K
被引数: 8
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