arrow
返回

Code Similarity Detection Using Complexity-Based Birthmarks

delete2026-01-01
delete0
PRE
AI
R
Rares Folea *
M
Mihai Dascălu
E
Emil Sluşanschi
DOI:10.1007/978-3-032-09318-9_21delete
delete原文链接
delete原文求助
delete分享
delete收藏
摘要

摘要

En 中文
本研究探讨了使用基于复杂度的代码嵌入来生成用于软件相似性检测的独特软件特征。我们提出了一种新颖的方法来解决这个问题,即将源代码处理为基于复杂度的特征集合。我们的模型在针对从Codeforces编程竞赛收集的解决方案数据集进行评估时,已识别出28万对分析代码中的实现相似性,F1得分为82%,仅使用了24个独特特征进行特征生成。通过使用基于性能的剖析器记录在Unix系统上捕获的原始指标(如分支未命中、总CPU周期或页面错误),在评估的程序在一系列增量输入下进行了动态评估。随后使用这些性能指标确定相似性得分,以构建回归模型,旨在近似每个性能指标下程序的复杂度类别。
Keyword:
code similarity
complexity-based birthmarks
code embeddings
complexity
similarity detection
software plagiarism detection

期刊

C
COMPUTATIONAL COLLECTIVE INTELLIGENCE, ICCCI 2025, PT I
IF:
0
论文数:
33
被引数:
0

机构

引用论文

引用论文

Binary cross-entropy with dynamical clipping
err2022-03-04
err0
PREAI
errPetr Hurtik; Stefania Tomasiello; Jan Hula; David Hynar
err分享
err收藏
Fast and Memory-Efficient Neural Code Completion
err2021-05-01
err0
errOAAI
errAlexey Svyatkovskiy; Sebastian Lee; Anna Hadjitofi; Maik Riechert; Juliana Vicente Franco; Miltiadis Allamanis
err分享
err收藏
code2vec: learning distributed representations of code
err2019-01-02
err0
errOAAI
errUri Alon; Meital Zilberstein; Omer Levy; Eran Yahav
err分享
err收藏
err分享
err收藏
学者 查看更多内容