Analysis of Commit Histories for Source Code Plagiarism Detection

Plagiate im Quellcode stellen eine Herausforderung in der Programmierausbildung dar.
Tools wie JPlag werden häufig eingesetzt, um Plagiate in eingereichten Arbeiten zu identifizieren. Diese Tools vergleichen jedoch in erster Linie die endgültigen Einreichungen
der Studierenden und lassen dabei Informationen aus deren Entwicklungshistorie außer
Acht. Git-Historien bieten eine Methode zur Untersuchung der Entwicklungshistorie von
Studierenden und ermöglichen es, zu prüfen, ob die vorgenommenen Änderungen auf
ein Plagiat hindeuten könnten. Diese Arbeit untersucht das Potenzial der Analyse von
... mehr
Commit-Historien zur Erweiterung der traditionellen Plagiatserkennung. Plagiatsfälle und
Fälle ohne Plagiat werden anhand von JPlag-Ähnlichkeitswerten und den aus der Commit-Historie gewonnenen Informationen untersucht. Um zu untersuchen, wie sich die Ähnlichkeit im Verlauf der Entwicklung entwickelt, werden Ähnlichkeitskurven erstellt. Um
wiederkehrende Muster bei Plagiaten zu identifizieren, werden die Commit-Historie und
die Zeitstempel analysiert. Die Analyse konzentriert sich darauf, ob diese Muster dabei
helfen können, Plagiatsfälle von Nicht-Plagiatsfällen zu unterscheiden, und ob die Untersuchung von Entwicklungsverläufen Vorteile bietet, die über den Vergleich der endgültigen
Einreichung hinausgehen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Analyse der Commit-Historie
die Plagiatserkennung nicht durchgängig verbessert, jedoch zusätzliche Einblicke in den
Entwicklungsprozess liefern und die Untersuchung verdächtiger Fälle unterstützen kann.

Source code plagiarism is a challenge in programming education. Tools such as JPlag are commonly used to identify plagiarism in submissions. However, these tools primarily compare the final submissions of students, missing information contained in their development histories. Git histories offer a method for examining the development histories of students and provide a way to investigate whether the changes made could indicate plagiarism. This thesis explores the potential of commit history analysis to expand traditional plagiarism detection. Plagiarism and non-plagiarism cases are examined using JPlag similarity scores and the information gathered from the commit history. ... mehrTo investigate how similarity evolves throughout development, similarity curves are generated. In order to identify recurring patterns in instances of plagiarism, the commit history and timestamps are analyzed. The analysis focuses on whether these patterns may help distinguish plagiarism cases from non-plagiarism cases and whether examining development histories provides benefits beyond comparing the final submission. The results demonstrate that commit history analysis does not consistently improve plagiarism detection, but it may provide additional insights into the development process and may support the investigation of suspicious cases.