Även om det finns olika källor kod plagiat detektion metoder, bara ett fåtal verk som är fokuserade på låg nivå representation för att dra av likhet. De flesta av dem är bara fokuserade på lexikal token sekvens extraheras från källkod. Enligt vår uppfattning är representation på låg nivå mer fördelaktig än lexikal symbol eftersom dess form är mer kompakt än källkoden i sig. Den anser bara semantiska-bevarande instruktioner och ignorerar många källkod avgränsar polletter. I detta dokument föreslås en identifiering av källkodsplagiat som bygger på representation på låg nivå. För en fallstudie fokuserar vi vårt arbete på.NET programmeringsspråk med Common Intermediate Language som dess låga nivå representation. Dessutom inkluderar vi även Adaptive Local Alignment för att upptäcka likheter. Enligt Lim et al, denna algoritm överträffar kod likhet state-of-the-art algoritm (dvs. Greedy String Tiling) när det gäller effektivitet. Enligt vår utvärdering, som omfattar olika plagiatattacker, är vår strategi mer effektiv och effektiv jämfört med vanlig lexikal-taken-strategi.
Rabbani och Karnalim REF använder.NET Common Intermediate Language som den mellanliggande representationen för källkodsfiler skrivna på olika.NET programmeringsspråk (t.ex., C# och Visual Basic).
Detecting Source Code Plagiarism on .NET Programming Languages using Low-level Representation and Adaptive Local Alignment
{'venue': None, 'journal': 'Journal of information and organizational sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}