基于AST的代码抄袭检测技术

"一种基于AST的代码抄袭检测方法，通过抽象语法树提高抄袭检测准确性，适用于C、Java等语言" 在当前的代码抄袭检测领域，大多数研究聚焦于源代码层面的相似度比对，这种方法通常不涉及语法分析，因此难以检测到经过结构修改的抄袭行为。针对这一问题，本文提出了一种基于抽象语法树（AST）的代码抄袭检测方法。AST是一种编程语言源代码的结构表示，它能捕获程序的语法和语义特征。 首先，该方法对源代码进行格式化预处理，确保代码格式统一，便于后续分析。接下来，通过词法分析器对源代码进行词法分析，识别出代码中的关键字、标识符、常量等基本元素。随后，利用开源语法分析器将词法分析的结果转化为抽象语法树，AST能够准确反映代码的语法结构，包括控制流、数据流和函数调用等信息。 在得到AST后，方法遍历每棵树，生成独特的代码序列。这些序列包含了AST节点的顺序和关系，能够体现代码的功能和结构。然后，通过特定的相似度计算算法，如最长公共子序列（LCS）或余弦相似度，对比不同代码序列的相似程度。相似度高的序列可能表明存在抄袭嫌疑。 实验结果显示，该方法有效地检测出了C程序代码的抄袭行为，而且具有一定的通用性和可扩展性，可以应用于C++、Java等其他编程语言的抄袭检测。这表明，基于AST的检测方法不仅能检测出表面形式相似的抄袭，还能识别经过结构修改的复杂抄袭情况。 这种方法的优点在于，它考虑了代码的语法和语义，提高了检测的精确性，降低了漏检的可能性。同时，由于使用开源语法分析器，该方法易于实现和扩展，适用于不同的编程环境。然而，尽管该方法有显著的优势，但可能需要较大的计算资源，特别是在处理大型代码库时。 该研究为代码抄袭检测提供了一种更为精确和全面的解决方案，对于防止学术不端和保护知识产权具有重要意义。未来的研究可以进一步优化相似度计算算法，以提高检测效率，同时探索如何应对更多编程语言和复杂代码结构的挑战。