随着计算机的广泛使用及互联网的快速发展,软件系统渗透到日常生活的各个方面。由于代码形式化的语言特点,导致信息之间的抄袭和剽窃现象层出不穷。尤其在面对代码规模量大,迭代多等情况时,仅仅依靠人工检测几乎是无法完成。因此,代码相似性检测技术应运而生。该技术的操作对象主要为程序特征,即能够代表程序内容和含义的基本单元结构。所以程序特征的准确性对检测结果至关重要,其优劣程度将直接影响检测结果的准确性。本文提出了一种面向相似代码分析的多元化特征提取技术,该技术综合考虑了程序的统计属性、结构、执行路径及数据流等因素。从属性计数、结构和功能三个方面进行特征提取,并建立开源程序特征库。本文首先提出了属性计数特征、结构特征和功能特征的定义。然后具体分析了每种特征的特性及模块设计,给出了相应的提取思路。最后基于缺陷检测系统,给出了每种特征提取的相关算法,同时为了提升相似代码分析的效率及存储统一化,提出了特征码的相关概念及生成算法。本文提出的多元化特征提取技术已实现并集成在缺陷检测系统中。通过对5个开源程序实验结果的分析,该方法提取出的特征准确率为84%,符合设计预期,为程序相似性检测提供了更精确、更多元的技术支持。