ソースコードを分析してその著者を特定するシステムが開発される

insiderman 曰く、　Drexel Universityとthe University of Maryland、the University of Goettingen、Princetoの研究者らが、ソースコードを分析し、その記述スタイルからその著者を検出する「code stylometry」なるシステムを開発したそうだ（Slashdot）。

　実験では著者が明らかになっているソースコードを自然言語処理や機械学習といった技術を使って分析・学習するシステムを開発。250人の著者、1人の著者当たり平均630行のコードを学習させたところ、95％の成功率で「匿名のコード」の著者を見つけられたという。

　また、学習に使用したソースコードの著者数を30人に減らし、また1人あたりのソースコード量を1900行に増やしたところ、成功率は97％に向上したそうだ。

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