Детальная информация

В работе представлена автоматизированная система для выявления случаев плагиата в SQL-запросах, предназначенная для образовательных учреждений и организаций, заинтересованных в обеспечении академической честности. Проведено исследование предметной области, рассмотрены основные подходы и методы выявления схожести кода, включая нормализацию, токенизацию и использование расстояния Дамерау–Левенштейна. Разработана модульная архитектура системы и реализован её прототип с применением языка программирования Python и библиотеки Tkinter для создания удобного графического интерфейса пользователя. Выполнено функциональное, кейсовое и статистическое тестирование системы, подтверждающее её способность к эффективному выявлению плагиата даже в условиях незначительных структурных изменений SQL-запросов. Статистический анализ продемонстрировал высокую точность и низкий процент ложных срабатываний, что делает разработанное решение практичным инструментом для анализа SQL-запросов на плагиат. Представлены рекомендации по дальнейшему развитию и интеграции системы с образовательными платформами и возможные направления расширения её функциональности.

This work presents an automated system designed to detect plagiarism in SQL queries, targeted at educational institutions and organizations committed to upholding academic integrity. The research includes an exploration of the domain area, examination of various approaches and methods for code similarity detection, including normalization, tokenization, and the use of Damerau–Levenshtein distance. A modular architecture of the system is developed, and its prototype is implemented using Python and the Tkinter library, providing a convenient graphical user interface. Functional, case-based, and statistical testing of the system was carried out, demonstrating its ability to effectively detect plagiarism even in cases of minor structural alterations in SQL queries. Statistical analysis revealed high accuracy and a low rate of false positives, establishing the developed solution as a practical tool for plagiarism analysis of SQL queries. Recommendations for further development, integration with educational platforms, and potential directions for expanding its functionality are presented.

• Введение
• 1. Исследование предметной области
• 2. Разработка алгоритма и архитектуры автоматизированной системы проверки уникальности SQL-запросов
• 3. Программная реализация автоматизированной системы проверки уникальности SQL-запросов
• 4. Тестирование и апробация системы
• Заключение
• Словарь терминов
• Приложение 1. Программный код автоматизированной системы проверки уникальности SQL-запросов
• Приложение 2. Иллюстративная часть тестовой выборки для статистического анализа