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Título: BIOPLAG: abordagem de detecção de plágio em código-fonte utilizando bioinformática
Título(s) alternativo(s): BIOPLAG: approach to detect plagiarism in source code by using bioinformatics
Autor(es): Gomes, Kaio Pablo
Orientador(es): Matos, Simone Nasser
Palavras-chave: Plágio
Programação (Computadores)
Bioinformática
Plagiarism
Computer programming
Bioinformatics
Data do documento: 8-Jun-2020
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: GOMES, Kaio Pablo. BIOPLAG: abordagem de detecção de plágio em código-fonte utilizando bioinformática. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020.
Resumo: A reutilização não autorizada de código-fonte caracteriza o plágio em programação, que pode afetar desde o desempenho de alunos em disciplinas de programação até a qualidade do desenvolvimento de software nas empresas. Por meio da realização de um estudo de mapeamento sistemático foram analisadas as abordagens de detecção automática de plágio em programação para identificar as técnicas utilizadas, os procedimentos de testes de avaliação e as linguagens de programação que possuem suporte. Constatou-se que as soluções não contemplam as diferentes técnicas utilizadas pelos plagiadores para alterar os códigos-fontes. Este trabalho cria uma abordagem, nomeada BIOPLAG, capaz de aprimorar a detecção automática de níveis de plágio em código-fonte. O funcionamento da abordagem criada é fundamentado em técnicas da Bioinformática e da Ciência da Computação: tokens de elementos de linguagem de programação, mapeamento de códigos-fontes em sequências biológicas sintéticas e alinhamento de sequências biológicas. A implementação da BIOPLAG foi avaliada por meio de sete cenários de testes contendo 336 códigos-fontes implementados em linguagem C utilizados em 168 testes diferentes, sendo considerado em cada cenário os parâmetros avaliativos de desempenho: precisão, revocação e medida F. Todos os exemplos de códigos-fontes plagiados foram produzidos a partir de três experimentos reais desenvolvidos com a participação de alunos de graduação, mestrado e programadores de uma empresa de desenvolvimento de software da região. Os resultados obtidos foram comparados com duas ferramentas consideradas de referência no estado da arte: MOSS e JPLAG. Como resultado, a BIOPLAG apresentou desempenho melhor em quatro e igual em três cenários de testes considerando os indicadores de precisão, revocação e medida F.
Abstract: The unauthorized reuse of source code characterizes plagiarism in programming, which can affect everything from the performance of students in programming courses to the quality of software development in companies. Through the realization of a systematic mapping study, the approaches of automatic detection of plagiarism in programming were analyzed to identify the used techniques, the evaluation test procedures, and the supported programming languages. It was found that the solutions do not include the different techniques used by plagiarists to change the source codes. This work created an approach, named BIOPLAG, capable of improving the automatic detection of plagiarism levels in source code. The functioning of the created approach is based on Bioinformatics and Computer Science techniques: tokens of programming language elements, mapping of source codes in synthetic biological sequences, and alignment of biological sequences. The implementation of BIOPLAG was evaluated through seven test scenarios containing 336 source codes implemented in C language used in 168 different tests, considering in each scenario the evaluative performance parameters: precision, recall and measure F. All examples of Plagiarized source codes were produced from three real experiments developed with the participation of students from undergraduate, graduate, and programmers from a software development company in the region. The results obtained were compared with two tools considered to be the reference in state of the art: MOSS and JPLAG. As a result, BIOPLAG performed better in four and equal in three test scenarios considering the indicators of precision, recall, and measure F.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5114
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