Vi har utvecklat en teknik för att karakterisera programutvecklares stilar med hjälp av en uppsättning källkodsmått. Denna stil fingeravtryck kan användas för att identifiera den troliga författaren av en bit kod från en pool av kandidater. Upphovsmannens identifiering har ansökningar i brottmål, företagstvister och plagiatdetektion. Dessutom kan vi identifiera kandidatutvecklare som delar liknande stilar, vilket gör vår teknik användbar för mjukvaruunderhåll också. Vår metod innebär att mäta skillnaderna i histogramfördelning för kodmått. Att identifiera en kombination av mätvärden som är effektiva för att skilja utvecklare stilar är nyckeln till nyttan av tekniken. Vår fallstudie omfattar 18 mätvärden, och tiden i samband med en uttömmande sökning av problemutrymmet hindrade oss från att lägga till ytterligare mätvärden. Med hjälp av en genetisk algoritm för att utföra sökningen, kunde vi hitta bra metriska kombinationer i timmar i motsats till veckor. Den genetiska algoritmen har gjort det möjligt för oss att börja lägga till nya mätvärden i vår katalog av tillgängliga mätvärden. Detta dokument dokumenterar resultaten av våra experiment i författare identifiering för programvara kriminalteknik och beskriver framtida riktlinjer för forskning för att förbättra nyttan av vår metod.
Lange m.fl. REF använde en genetisk algoritm för att uppnå liknande resultat.
Using code metric histograms and genetic algorithms to perform author identification for software forensics
{'venue': "GECCO '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}