When writing source code, programmers have varying levels of freedom when it comes to the creation and use of identifiers. Do they habitually use the same identifiers, names that are different to those used by others? Is it then possible to tell who the author of a piece of code is by examining these identifiers? If so, can we use the presence or absence of identifiers to assist in correctly classifying programs to authors? Is it possible to hide the provenance of programs by identifier renaming? In this study, we assess the importance of three types of identifiers in source code author classification for two different Java program data sets. We do this through a sequence of experiments in which we disguise one type of identifier at a time. These experiments are performed using as a tool the Source Code Author Profiles (SCAP) method. The results show that, although identifiers when examined as a whole do not seem to reflect program authorship for these data sets, when examined separately there is evidence that class names do signal the author of the program. In contrast, simple variables and method names used in Java programs do not appear to reflect program authorship. On the contrary, our analysis suggests that such identifiers are so common as to mask authorship. We believe that these results have applicability in relation to the robustness of code plagiarism analysis and that the underlying methods could be valuable in cases of litigation arising from disputes over program authorship.


翻译:当写入源代码时,程序员在创建和使用标识符时有不同程度的自由。 他们是否习惯地使用相同的标识符, 名称与其他人使用的名称不同? 那么能否通过检查这些标识符来判断代码的作者是谁? 如果是这样的话, 我们能否使用存在或缺少的标识符来帮助正确分类作者的程序? 是否有可能通过标识符重新命名来隐藏程序的来源? 在这次研究中, 我们评估两种不同的爪哇方案数据集在源代码作者分类中三种类型的标识符的重要性。 我们通过一系列实验来这样做, 我们每次伪装一种类型的标识符。 这些实验是以源代码作者特征谱(SCAP)方法作为工具进行的。 结果显示, 尽管从整体上检查时的标识符似乎没有反映这些数据集的方案作者的编制情况; 当单独研究时, 有证据表明, 类名称是程序作者的信号。 相比之下, Java 程序中使用的简单变量和方法名称似乎没有反映程序作者的情况。 相反, 我们的分析表明, 其可靠性分析结果显示, 可靠的模型是作者的常规关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2021年2月10日
专知会员服务
83+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【新书】Java企业微服务,Enterprise Java Microservices,272页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Msfvenom 常用生成 Payload 命令
黑白之道
9+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2021年2月10日
专知会员服务
83+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
【新书】Java企业微服务,Enterprise Java Microservices,272页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Msfvenom 常用生成 Payload 命令
黑白之道
9+阅读 · 2019年2月23日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员