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Code Similarity Detection Using Complexity-Based Birthmarks
DOI:10.1007/978-3-032-09318-9_21.png)
摘要
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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
IF:
0
论文数:
33
被引数:
0
机构
引用论文
BinCola: Diversity-Sensitive Contrastive Learning for Binary Code Similarity DetectionBinCola: 用于二进制代码相似性检测的多样性敏感对比学习

