【代码相似论文笔记】基于序列聚类的相似代码检测算法

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摘要：

        为了提高源程序代码之间相似性的检测效率，提出一种基于序列聚类的相似代码检测算法． 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的．

应用：

        可以通过检测源程序中的相似代码对源程序进行简化，也可以查找出多个程序之间的相似功能，还能用于抄袭检测．

步骤：

1.提取出源代码中的功能段

2.以带权重的编辑距离为相似度量标准

3.通过聚类源程序代码序列的方法，查找出源程序中相似的代码功能段，以达到检测相似功能程序的目的．

1.问题定义：

大小：

字符数：

两条序列S1和S2之间的编辑距离：将 S1经过插入、删除、替代等操作变换成 S2所需要的最少操作次数．

签名：

eg。

签名距离：

 

1.1 带权重的编辑距离

    本文对序列中各种不同类型的字符赋予不同的权重，根据字符的可替代性大小规定各个字符的权重． 如果是代表关键字的字符，所得到的权重就大一些，代表变量的字符得到的权重就比较小，因为相比之下，变量的可替代性要比关键字的可替代性大．

要对程序代码段进行聚类分析，首先要解决的问题就是怎样定义程序代码段之间的距离度量，以及怎样确定这 2 段代码是相似的． 本文定义一种带
权重的编辑距离( weight edit distance，WED) 来衡量2 个序列之间的距离，度量它们的相似性．

eg:

假如一个符号序列 S1= asdfght，另一个符号序列 S2= abcfght． 可以看出这 2 个序列中只有2 个符号不同，设定其中的 b、c、d 都为关键字类型的符号，而 s 为操作符类型的权重。

        POS：1  2  3  4  5  6  7

     序列S1：a  s  d  f  g  h  t

     序列S2：a  b  c  f  g  h  t

2个序列 S1和S2间的权重编辑距离为  =3+2=5

1.2 序列间的相似度

2个序列 S1和S2之间的相似度

 =1-5/(7+7)=9/14

Smin被称为序列间的最小相似度阈值．

为了方便计算，根据Smin得出Dmax.

性质一：

签名距离反映了序列字母组成上的差异

权重编辑距离反映了 S1和 S2之间插入、删除、替换操作不同权重的差异

由于计算签名距离的时间复杂度 O( m + n) 远小于计算权重编辑距离的时间复杂度 O( mn) ． 因此，根据性质 1，在判断序列是否相似时，可以首先
通过计算序列间的签名距离来进行初始过滤，再通过计算权重编辑距离来进行最后的判断．

 

2    基于带权重编辑距离的相似序列聚类算法

2.1   源程序代码的分段提取

检测源程序的相似代码，首先需要对源程序代码进行分段，提取出函数功能段． 在对源程序代码进行分段时，采用一种多级分段方法，把源代码分为不同标准下的多种分段，分段的标准有类、函数、语句，然后再对同一个级别下的各个分段代码进行处理．在查找相似代码时，由于函数功能段是整个源程序代码的主体，因此只需要使用第二级函数分段即可，对函数、语句和类的处理意义不大．

2.2    程序代码的部分转换

把关键字类型的代码转换成一个个数字，再计算权重编辑距离。

2. 3    符号序列的聚类

        判 断 序 列 与 序 列 是 否 相 似

         判断序列与簇是否相似

         符号序列的聚类

3    实验与分析

由于在源程序中功能函数所占的比例很大，而且对于程序的功能取决定性作用，因此如果功能函数相似，那么基本上可以确定其所在的源程序也是相似的．从表 4 中可以看出，算法能够正确判断代码的相似性．

 

总结：

本文第一部分提出了两个概念：

1.带权重的编辑距离和签名距离

2.基于带权重的编辑距离和签名距离，来判断序列间的相似度，设定了一个阈值Smin，当超过Smin，则认为两个序列是相似的

第二部分讲诉了 基于带权重编辑距离的相似序列聚类算法：

1.源程序代码的分段提取（分段的标准有类、函数、语句，主要是函数类，因为函数功能段是整个源程序的主体）

2.分段后，对每一段中的关键字转换为数字，便于提取和处理

3.符号序列进行聚类：

        a.判断序列与序列是否相似（根据前面距离）

        b. 判断序列与簇是否相似（一个簇包含多个序列，把簇中的所有序列依次与该序列进行相似性判断，如果簇中有任意一个序列与该序列相似，就判定为该序列与该簇相似）

        c.符号序列的聚类：

            本文采用改进的基于密度的聚类算法对序列聚类，首先创建一个簇列表来存放聚类结果簇，对于存放在 map 中任意一个序列 Si，判断序列 Si与簇列表中的簇的相似关系，直到所有的序列 Si都被处理．此时的相似关系可能为 3 种情况: 1) 如果簇列表中没有簇与序列 Si相似，那么就新建一个簇存放该序列，并且把新创建的簇添加到簇列表中; 2) 如果簇列表中有一个簇与该序列相似，就把它加入到这个簇中，更新簇的特征值; 3) 如果簇列表中有多个簇与该序列相似，就把这几个簇合成一个新簇，再把序列 Si加入到新簇中，并且在簇列表中移除合并了的那几 个 簇，添 加 新 创 建 的 簇．

 

 

这篇论文仅仅只是提出了如何找出代码段中的相似代码。

【代码相似论文笔记】基于序列聚类的相似代码检测算法

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原文地址：http://www.cnblogs.com/XBWer/p/4020716.html