本发明公开了一种基于特征对齐的克隆代码检测方法，将源代码解析成抽象语法树，并分割为语句树序列，然后进行词嵌入和语义树编码；接着，利用双向因果卷积神经网络，提取具有丰富结构和语义信息的代码片段的特征表示；在特征提取之后，通过稀疏重建，以数据驱动的方式，学习表示两个代码片段之间对应关系的对齐矩阵，从而对齐两个代码片段，得到两个代码的相似度。与现有技术相比，本发明能够提取更丰富的特征，并解决功能相似的代码因语句位置不同而导致的结构差异问题，获得更高的检测精度。