基于k-gram频数的静态软件胎记

基于k-gram的静态软件胎记无法较好区分2个代码量差距较大的程序,且其胎记的鲁棒性一般。为此,将程序k-gram碎片的频数向量作为软件胎记,以其中一个程序的k-gram碎片集为基准对另一个程序的频数向量进行预变换,计算变换后的2个频数向量之间夹角的余弦,作为胎记的相似度。实验结果表明,对于Java类文件的检测,该胎记的可信性和鲁棒性均有一定提高。

基于多特征的静态软件胎记提取算法

针对使用现有软件胎记进行程序抄袭检测结果不准确的问题,提出一种新的静态软件胎记提取算法。该算法产生的程序胎记由软件的两个方面特征综合生成。算法对源程序和可疑程序进行预处理得到程序元信息,然后通过元信息获取程序的应用程序接口(API)调用集合和指令序列作为两个特征,综合这两项特征生成软件胎记;接着,计算源程序与可疑程序的软件胎记之间的相似度,通过相似度判定两程序之间是否存在抄袭行为。实验验证了该算法得到的软件胎记具有可信性和弹性,与传统的k-gram软件胎记相比更具有弹性。