最直观的难点在于，如今的学术不端行为已不再是简单的复制粘贴。如果只是逐字抄袭，检测起来相对容易。但许多人会采用更隐蔽的方法，比如调整语序、替换同义词、拆分或重组句子结构。系统需要能够识别出这些经过“伪装”的内容，判断其核心观点和表达与原文是否实质相似。这要求系统不仅要进行文字对比，还要在一定程度上理解语义，这对技术的深度提出了很高要求。

另一个难点是跨语言的论文查重。有人会将外文文献或资料翻译成中文后，融入自己的论文中。如果查重系统只比对中文数据库，这类行为就很难被发现。因此，先进的系统需要建立跨语言的文本比对能力，能够识别出经过翻译的相似内容，这大大增加了技术复杂性和数据库建设的难度。

学科领域的特殊性也是一个挑战。不同专业有其特定的术语、经典理论和常用表达方式。在理工科论文中，一些标准的研究方法描述、公式推导过程可能具有相似性；在人文社科领域，对经典理论的引述和评论也可能出现雷同。查重系统需要能够合理区分这些“必要的相似”与真正的抄袭，不能搞“一刀切”，这需要对各学科知识有深入的了解并建立相应的判断规则。

非文字部分的查重同样棘手。论文中的图表、数据、公式以及程序代码，也是可能被抄袭的重灾区。如何有效地检测图片中数据的盗用、代码结构的抄袭，是传统文本查重系统难以覆盖的领域，需要引入图像识别、代码比对等更多元的技术手段。

此外，查重系统的数据库是否全面、更新是否及时，直接决定了检测的准确性。如果数据库未能收录某些期刊、会议论文或网络资源，那么源自这些内容的抄袭就无法被查出。学术研究日新月异，查重数据库必须保持同步更新，这是一项持续且耗费巨大的工程。