Code-Duplizierung ist eine der l?stigsten H?rden bei der Software-Wartung. Die Erkennung von Klonen muss als proaktive Ma?nahme in der Softwareentwicklung eingesetzt werden, um die Probleme, die durch Klone entstehen, sp?ter in den Phasen wie Test und Wartung zu vermeiden.Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit liegt auf der Erkennung von Duplikaten im Quellcode, die einer der Hauptgr?nde f?r schlechte Struktur in realen Programmen sind. Der neuartige Ansatz unseres Klonerkennungsansatzes ist die Erkennung von Near-Miss-Klonen auf Dateiebene als Hilfsmittel f?r die Softwarewartung. Near-Miss-Klone sind diejenigen, die sich nicht genau gleichen und sich m?glicherweise ?nderungen in Variablennamen, Literalen, Leerzeichen usw. erlauben, aber was die Funktionalit?t betrifft, eine ?hnliche Ausgabe liefern. Unsere Arbeit basiert auf Metriken und Abstract Syntax Tree-basierten Ans?tzen und ber?cksichtigt die Levenshtein-Distanz. F?r experimentelle Ergebnisse haben wir ein Tool entwickelt, das auf der vorgeschlagenen Methode basiert, und die erzielten Ergebnisse zeigen deutlich, dass es effektiv die Beinahe-Klone auf Dateiebene, d. h. zwischen verschiedenen Dateien, erkennt.