掲載日：2015年2月11日
http://www.gizmodo.jp/2015/02/your-coding-style-is-like-a-digital-fingerprint.html

画像
http://www.gizmodo.jp/images/2015/01/150130coding.jpg

　ほぼドンピシャでバレバレです。

　スペースやタブ、大文字やアンダーバーを組み合わせた命名規則、コメント…コードの書き方には、人によってスタイルがありますよね。それはもう指紋のようなもので、それさえ見えれば、誰がコードを書いたかほとんどわかってしまう…そんな驚きの研究結果が発表されました。

　米ドレクセル大学、メリーランド大学、プリンストン大学、独ゲッティンゲン大学の共同チームの研究によると、自然言語処理と機械学習によるコード分析により、95%の精度で作者は特定できるそうです。

　解析されるのは、レイアウトや語彙の特性と、「抽象構文木（AST）」です。ASTとは、「コードの書き方からまったく影響を受けずに、コードの型の特性をとらえる」もので、つまり、関数の名前、コメント、スペース入れ方などのクセ以上のものを探し出し、作者を特定するカギにする、というわけです。

　研究チームが開発した機械学習ソフトウェアで、Google Code Jamに公開されているコードの分析を試しに行ってみたところ、あるひとりの人が書いた630行のコードを分析すれば、95%の精度でその作者が特定で
きたそうです。

続きはソースで



<参照>
Anonymous programmers can be identified by analyzing coding style
https://freedom-to-tinker.com/blog/aylin/anonymous-programmers-can-be-identified-by-analyzing-coding-style/

De-anonymizing Programmers via Code Stylometry.
https://www.cs.drexel.edu/~ac993/papers/caliskan_deanonymizing.pdf