Özet: Günümüzde program kodunda tekrarlı ve fazlalıklı blokların tespiti için birçok yöntem bulunmaktadır. Ancak çoğunlukla yazılımın geliştirildiği programlama diline bağımlı hale gelirler ve karmaşık tekrar eden blok türlerini tespit etmeye çalışırlar. Bu nedenle araştırmanın amacı, dilden bağımsız bir tekrar algılayıcı geliştirmek ve yeteneklerini genişletmekti. Dilden bağımsız artımlı tekrarlayıcı algılayıcının geliştirilmesi ve işletilmesinde, bir araç sözdizimsel analizinin kullanımı da dahil olmak üzere, endüstriyel algılayıcı SIG (Yazılım Geliştirme Grubu) kullanılarak değerlendirme için beş açık kaynaklı sistem için deneyler yapılmasına karar verildi. Ancak, Hammel tarafından önerilen koddaki yineleme ve fazlalığın ek tespiti için algoritmanın genişletilmesi ve programlama dilinden bağımsızlık elde etmek için nasıl iyileştirmeler yapılabileceği sorusu vardı. Etkililikleri sorgulanabilir olduğu için orijinal çalışmada sunulan ampirik sonuçlara özel dikkat gösterildi. LIIRD (Dilden bağımsız artımlı tekrar detektörü) için dizin oluştururken ve bunun LSH’yi genişletmesi (yerel olarak duyarlı hashing) göz önünde bulundurulan ana parametreler: zaman ölçümü, bellek ve artımlı adım oluşturma. Hammel’in çalışmasının yazarları tarafından yürütülen deneylerin sonuçlarına göre, genişletilmiş bir yaklaşım geliştirmek için bir motivasyon vardı. Bu yaklaşımın fikri, orijinal çalışmaya göre, tüm blok indeksini tekrarlar ve sıfırdan fazlalık ile hesaplama işleminin çok zaman alıcı olmasıdır. Bu nedenle, yazılım proje dosyalarının benzerliğine ilişkin etkili bir değerlendirme elde etmek için LSH kullanılması önerilir.
Yerel Olarak Duyarlı Karma Kullanarak Klonların Ek Tespiti | Siber Güvenlik ve Mobilite Dergisi (riverpublishers.com)
Nataliya I. Pravorska Khmelnitsky Ulusal Üniversitesi, Ukrayna iD https://orcid.org/0000-0001-6001-3311
