基于SIM的汇编程序相似度检测算法研究与实证

本文主要探讨了汇编程序相似度检测算法的研究与实现，由雷瑶瑶和周锋两位作者合作完成。他们在论文中针对计算机及其相关专业的基础课程——汇编语言教学背景进行了深入分析。随着互联网技术的飞速发展，信息化教育已成为教育领域的重要趋势，然而这也使得抄袭行为变得更加隐蔽，对汇编程序代码的相似度检测提出了新的需求。 汇编语言课程作为一门基础课程，其教学质量直接影响到学生的技能培养。为了有效应对可能存在的程序作业抄袭问题，研究者选择利用开源项目hustoj中的SIM检测工具为基础，对其进行功能扩展。首先，作者对汇编语言的特性进行了深入研究，了解其结构和语法规则，这是开发相似度检测算法的基础。接着，他们熟悉并理解SIM算法的工作原理，然后在此基础上对算法进行了针对性的优化和扩展，旨在提高其对汇编程序代码相似度的识别能力。 在实现阶段，作者实现了对汇编程序的相似度检测功能，将扩展后的算法应用于实际的教学环境中。最终，论文通过实验证明了这种扩展功能的有效性，能够有效地检测和区分学生的程序作业，保障了学术诚信，同时也提升了教学质量。 论文的关键点集中在以下几个方面： 1. 计算机应用：讨论了在计算机科学教育背景下，如何应用技术手段来解决汇编语言教学中的问题。 2. 在线评测系统：强调了在线教育平台在检测抄袭行为中的角色，以及如何通过技术手段支持在线评估。 3. 汇编程序：研究对象是汇编语言程序，这类代码具有特定的结构和指令集，对相似度检测提出了独特挑战。 4. 相似度检测：核心算法研究，涉及到代码比较、特征提取和匹配度计算等技术。 5. SIM：作为基础工具，经过作者的扩展和优化，用于提升汇编程序相似度检测的准确性和效率。 该研究不仅对教育实践有实际意义，也为后续在其他领域如软件工程、代码审查等场景中应用相似度检测算法提供了参考。同时，它也体现了学术界对确保学术诚信和维护教育公正的持续关注。