Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
4pda.to

Учёные из России создали систему, способную определять «почерк» программиста и выявлять плагиат

Исследователи Томского государственного университета управления и радиоэлектроники (ТУСУР) создали систему, позволяющую определять «почерк» программистов. По словам авторов проекта, она позволит выявлять случаи плагиата и искать создателей вредоносных программ. Принцип работы системы основан на базе машинного обучения, что позволяет анализировать код и выявлять индивидуальный «почерк» разработчика. Также система способна отличить код, написанный человеком, от сгенерированного машиной. Данное исследование было опубликовано в научном журнале Future Internet. В университете отмечают, что результаты работы во многом зависят от количества входных данных и языков программирования. Так, точность определения автора кода, владеющего двумя языками программирования, составляет 87%, тремя и более — 76%, а в случае ИИ показатель точности достигает 81,5%. Дальнейшая разработка системы будет проводиться до 2030 года. В ближайшем будущем планируется реализовать анализ уже скомпилированного кода, что п
   Учёные из России создали систему, способную определять «почерк» программиста и выявлять плагиат
Учёные из России создали систему, способную определять «почерк» программиста и выявлять плагиат

Исследователи Томского государственного университета управления и радиоэлектроники (ТУСУР) создали систему, позволяющую определять «почерк» программистов. По словам авторов проекта, она позволит выявлять случаи плагиата и искать создателей вредоносных программ.

-2

Принцип работы системы основан на базе машинного обучения, что позволяет анализировать код и выявлять индивидуальный «почерк» разработчика. Также система способна отличить код, написанный человеком, от сгенерированного машиной. Данное исследование было опубликовано в научном журнале Future Internet.

В университете отмечают, что результаты работы во многом зависят от количества входных данных и языков программирования. Так, точность определения автора кода, владеющего двумя языками программирования, составляет 87%, тремя и более — 76%, а в случае ИИ показатель точности достигает 81,5%.

Дальнейшая разработка системы будет проводиться до 2030 года. В ближайшем будущем планируется реализовать анализ уже скомпилированного кода, что поможет эффективно распознавать авторов вирусов.