Sustav za detekciju plagijata te određivanje autorstva izvornih kodova

diplomski rad

• Naslov (engleski): System for Plagiarism Detection and Source Code Authorship Detection
• Autor: Dino Rakipović
• Mentor: Ante Đerek (mentor)
• Član povjerenstva: Ante Đerek (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Klemo Vladimir (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-04, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Plagijati postaju sve veći problem u današnjem svijetu, zbog ogromnog rasta broja informacija na internetu vrlo se jednostavno može ukrasti tuđi rad te predstaviti ga kao svoj, tj. plagirati. U sklopu ovog diplomskog rada naglasak je bio na pronalasku plagijata među izvornim kodovima te smo tom problemu pristupili iz dva kuta, prvi je pronalazak sličnosti među parovima izvornih kodova korištenjem otisaka izvornih kodova dok je drugi
određivanje autora izvornog koda metodama strojnog učenja. Na kraju su ova dva pristupa spojena u web aplikaciju Turtle koja vrlo uspješno i u kratkom roku pronalazi plagijate među velikim brojem izvornih kodova(npr. laboratorijske vježbe ili programerska natjecanja).

Sažetak (engleski)

Plagiarism is becoming bigger and bigger problem in today society, the reason behind it is that information available online is growing exponentially and it’s easy to steal from other authors and present it like your work. This thesis tackles the problem of detecting source code plagiarism from two different approaches, one is computing similarities between source code using source code fingerprints and other is deanonymizing authors of source code using machine learning. These approaches are then connected to a web application Turtle. This application can detect plagiarism between a large number of source code(e.g. laboratory assignments, programming competitions) rather well.

• Ključne riječi: strojno učenje; plagijati; deanonimizacija; detekcija plagijata; izvorni kod
• Ključne riječi (engleski): machine learning; plagiarism; deanonymization; plagiarism detection; source code
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:204239
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-14 00:20:57