| Research Abstract |
1.本研究の目的
本研究の目的は,プログラミングの授業におけるソースコードの盗用を発見するためのコンピュータ・システムを構築することである.
2.本研究の手法の概要
本研究では,あらかじめ作成者が明らかな複数のソースコードを用いて,その「表面的な特徴」からプログラム作成者の記述モデルを作成する.そして,新たなソースコードが得られる度に,そのソースコードの作成者とされる人物の記述モデルと照らし合わせ,ソースコードが実際に記述モデルの対象となっている作成者が書いたものであるかどうかを判定する.
3.本年度の研究実績
(1)アルゴリズムの構築
記述モデルでは,例えば,特定の記号の前後に空白を幾つ入れるか,といった記述上の特徴をモデル化する.この目的では本研究では隠れマルコフモデル(HMM)を利用することとした.HMMの構造を決定するために,従来研究で用いたプログラミング授業の課題ソースコードを対象として,記述上の特徴を抽出し,これを元にHMMの構造を決定した.
(2)HMMによる系列データ認識のテスト
まずHMMのコンピュータ上への実装と,これを用いた系列データ認識能力を確認するため,加速度センサの情報から,携帯端末ユーザの振る舞いを識別するシステムを構築した.「走る」と「歩く」という動作について認識テストを行った結果,87%という高い認識率が得られた.
(3)ソースコード作成者認識システムのテスト
(2)で実装したHMMを用いて,(1)のアルゴリズムに基づいたソースコード作成者認識システムを実装,テストを行った.テストでは,研究室の学生にプログラムの作成を依頼し,そのうちの幾つかを使用して,各学生の記述モデルを構築した.続いて,未使用のソースコードに対して,作成者が正しく認識できるかどうかのテストを行った.実験の結果,平均して70%以上の認識率が得られた.(800字)
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