程序员倾向于有他们自己独特的风格，但是在许多行代码中寻找程序作者的蛛丝马迹并不是真正可行的。
现在，这可能没有必要让人们亲自动手了。
研究人员开发了一种机器学习系统，它可以让程序员“去匿名化”，无论是通过原始源代码还是编译后的二进制文件。
这种方法训练一种算法，根据程序员的工作实例来识别他们的编码结构，并使用这些算法来确定代码示例中的共同特征。
您也不需要给定程序的大块内容——简短的片段通常就足够了。
在使用谷歌代码干扰结果的测试中，基于人工智能的技术相对准确，但远非万无一失。有了600名程序员每人提供的8个样本，系统可以识别83%的创建者。
这项技术对研究人员来说可能是个福音。它将有助于识别恶意软件的创造者，特别是当罪犯试图陷害他人时。
这对抄袭案例也有帮助，机器学习可以区分纯粹的巧合相似性和明显的抄袭。
然而，这也可能是一种诅咒。
虽然隐藏代码的起源是可行的，但是这可能会使真正匿名的贡献代码变得困难。从理论上讲，即使你换了账户或者不想留下痕迹，也有人能认出你公开出来的工作。
任何可能的未来技术实现可能都必须在对安全的渴望和对隐私的需要之间取得谨慎的平衡。
