考试作弊

摘要： 近年来,不法分子利用无线电技术进行考试作弊的案件层出不穷,对各类重要考试进行无线电保障已成为各级无线电管理部门的一项重要任务。本文首先对现有考试作弊无线电保障模式存在的不足作了分析,提出了一种分布式的无线电监测考试保障网络解决方案,并通过实际保障案例证明了其可行性和有效性。

摘要： 近日,河南省无线电监测站受理了驻马店无线电管理局对17台(套)考试作弊设备的委托送检。这些设备是由新蔡县公安局在驾校科目一理论考试考试过程中现场查获的。为了实现考试作弊的目的,不法分子通过隐藏在进场考生衣服上的摄像头拍摄试卷图像,经捆绑在身上的无线电发射设备传送到考场外,场外人员收到图像后,再将答案通过对讲机回传至考生藏在耳蜗内的微型接收装置上。

摘要： 2021年,内蒙古公安机关网安部门协同有关部门,大力推进“净网2021”专项工作,深入实施网络违法犯罪生态打击策略,采取有力措施整治网络空间秩序,严厉打击和遏制违法犯罪活动,防范治理网络违法乱象。“净网2021”专项行动取得了良好效果。据介绍,2021年内蒙古公安机关网安部门大力推进网络集群战役,持续深入开展打击网络水军、侵犯公民个人信息、黑客攻击破坏、帮助信息网络犯罪活动、组织考试作弊、拒不履行安全管理义务、非法利用信息网络、制造传播虚假信息等各类集群战役。

摘要： 高校学生考试作弊现象依然严峻,采用个案研究法,以S大为例,对省属高校的考试作弊现象开展研究。在对S大2011-2017年因考试违纪作弊被处分的394名学生进行统计分析的基础上,就学生作弊与考试管理制度的内生关系进行深入探讨,建议从加强诚信教育,强化诚信应考氛围;加强考试管理相关配套文件的制修订,强化学院的履责意识;加强对大一年级学生的教育引导,提高学业准备程度;改革课程考核方式,降低学生考试作弊意愿;构建监考队伍建设办法,筑牢防范考试作弊的最后一道防线等五个方面防范考试违纪作弊行为。

摘要： 目的:通过分析江苏省某高等医学院校学生考试作弊现象,探讨诚信考试体系建设方式方法,为进一步提高校风与学风、建设考试诚信体系提供理论依据。方法:以江苏某高等医学院校2019至2021年三年内考试作弊学生为研究对象,进行分类研究与描述性分析。结果:江苏某高校2019至2021年三年内作弊学生以大一新生为主,男生多于女生,临床专业所占比例较大,基础课程作弊构成比最大。作弊方式排在前三位的是夹带与考试相关文字材料,占比32%,其次为随身携带并查看手机(占比26%)、协同他人作弊(占比8%)。作弊科目以基础课程为主,占比64%。结论高等医学院校要在充分结合自身特点、规范考试管理的基础上,狠抓考试作风和考试纪律。加强大一新生诚信考试思想教育,注重高等医学院校特点开展多种评价方式并行的评价体系。

摘要： 国家教育考试公平关乎教育公平、社会公平,作弊行为的处理程序必须平衡好对考试作弊的有效打击和保护考生权利的矛盾,同时也应积极回应《行政处罚法》的修改。国家教育考试执法具有现场性强、时效性强、权利义务影响大等特征。教育考试现场执法程序的规范与完善应包括:规范“考生违规记录”的制作,固定与保管物证,明确监考人员的法律地位与权限范围,合法有效使用强制措施。教育考试行政处罚应始终贯彻正当程序原则,既要完善告知程序,也要完善程序公开和程序参与。教育考试执法要建立证据制度,合理分配举证责任,建立证明标准,明确非法证据排除规定。

摘要： 6月10日,随着2022年北京市高考最后一门科目的结束,北京市经济和信息化局无线电安全保障团队圆满完成了为期4天的高考无线电保障工作。今年疫情防控形势严峻复杂,为高考无线电保障工作带来很大挑战。为切实做好高考期间无线电保障工作,有效防范和打击利用无线电技术手段进行考试作弊的行为。

摘要： 随着考研成绩公布,很多考生如愿拿到录取通知书,但是一想到考研,考生王宇就心有余悸,一年多前的那一幕,让他至今难忘,他很后悔自己当初心存侥幸,犯下错误,他都不知道那天自己是怎么从山东济南回到广西南宁的。考试作弊当场被抓那天是2020年12月26日,王宁记得非常清楚。这一天,2020年全国硕士研究生入学考试如期举行。

摘要： 伴随着无线电技术的迅速发展和考试作弊设备的更新迭代,考试无线电保障任务更加艰巨。为严密防范和打击利用无线电设备进行考试作弊的行为,自2021年以来,福建省南平市无线电管理局加快完善考试无线电保障机制,推进考试保障监测能力的提升,把工作重心放在合理调配各种监测力量、优化资源配置、扩大协调联动上,考试无线电保障能力显著增强。从2021年至2022年6月底,南平市无管局共完成高考、公务员、司法、研究生等各类考试无线电保障25场,调用无线电监测设备94台次,出动监测车辆73车次,出动人员327人次,监测时长约2260小时,有效维护了各类考试的公平公正。福建广播电视台《福建新闻联播》、南平广播电视台《今晚九点半》栏目,对南平市考试无线电保障工作的情况进行了及时报道。

摘要： 2022年全国高考已落下帷幕。高考期间,各地无线电管理机构根据国家和工信部的统一要求,通过技术手段严密防范和打击利用无线电设备进行考试作弊的行为,为实现“平安高考”贡献了一份力量。据统计,6月7日至10日,各地无线电管理机构共投入保障人员22638人次、移动监测车6247辆次、监测设备22257台(套),各监测站点累计监测时长118649小时,累计排查信号993个……高考成功举行的背后,有全国无线电管理工作者的拼搏奉献和倾情付出。

摘要： 近期，利用无线电通信工具进行考试作弊的手段不断推陈出新，而且有愈演愈烈之势，作为一名无线电管理工作者，如何进行防范和打击，以及在防作弊期间的一些体会，与大家进行分享。

摘要： 近年来高科技考试作弊现象愈演愈烈，随着监测设备的完善，无线电管理部门在考试期间的通讯保障作用也在逐步提高。本文对无线电管理部门在反考试作弊方面提出了几点感受，包括组织协调方面、技术培训方面、设备器材更新方面、和处理新方法方面都有所涉及。最后还通过一个成功案例来阐述观点。由于在反考试作弊方面的的思考时间不是很成熟，本文中阐述的经验仅供交流，有不足之处还望各位专家批评指正。

摘要： 近今年来，在国家各类重要考试中利用无线电技术手段传递答案的作弊行为日益严重，成为影响考试公平公正的一大难题，也成为我国构建和谐社会进程中影响社会公平正义的焦点问题。随着各类无线电台(站)数量的增多，空中电磁环境日益复杂，无线电突发事件屡屡发生，重大政治、社会、军事活动期间的无线电安全保障任务日益艰巨，是各级无线电管理部门面临的新课题、新考验。在如何应对考试作弊和无线电突发事件的问题上，结合无线电管理工作实际，从三个方面阐述了个人对该问题的看法。

摘要： 随着现代通信技术的发展,违法分子利用无线电通信设备进行各类考试作弊已常态化.如何快速识别考试作弊信号,及时制止作弊行为,已经成为考试保障工作中的一项重要内容.本文采用模糊C-均值聚类算法实现对作弊信号的识别,并通过实验研究验证此方法的可行性.

摘要： 当前，利用无线电技术进行考试作弊事件愈演愈烈，作弊手段不断翻新，作弊工具不断升级，作弊范围不断扩大，严重破坏了考试的公平性和严肃性。各级无线电管理部门从自身职责出发，积极应对无线电作弊案件，取得了较好的效果。本文从无线电作弊的过程和无线电作弊使用的工具及频率出发，总结了无线电作弊的工具隐蔽性、频率不确定性、传输高效性等技术特点，试着从充分准备、技术查找和技术保障方面提出了一些建议。

摘要： 通过自己参加防无线电作弊保障任务，谈谈对保障工作的几点想法和建议：从前期准备、工作的开展、设备的合理配置、人员的分工、经验的总结、今后监测的重点的变化。

摘要： 随着我国考试制度的逐步完善，入学必考、招聘必考、就业必考、晋升必考，已是一种趋势，在竞争日益激烈的情况下，运用考试手段择优录取是一种社会公平，也是保障社会安全与稳定的措施.因此，考试作弊对保障考试公平、公正，维护社会公平危害极大。这就给考试监考工作带来了更大的挑战，一些企图利用各种手段作弊蒙混过关的行为也应运而生。随着无线电新技术的快速发展，各种无线电新产品层出不穷，利用无线电手段进行作弊的事件频繁出现在各类考试中，加强考场电磁频谱监测，防范无线电作弊技术，对无线电管理部门具有积极的现实意义。

摘要： 分析介绍了应急监测工作对多种应急监测装备的重要功能要求，介绍了当前国际国内一些装备的情况，并探讨了其发展趋势。

摘要： 分析介绍了应急监测工作对多种应急监测装备的重要功能要求，介绍了当前国际国内一些装备的情况，并探讨了其发展趋势。

摘要： 分析介绍了应急监测工作对多种应急监测装备的重要功能要求，介绍了当前国际国内一些装备的情况，并探讨了其发展趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于姿态的考试作弊检测方法，包括如下步骤：图像预处理：统一图像尺寸，对图像进行光照补偿，增加图像的对比度；考场视频中人的姿态特征提取：通过深度神经网络获得图像中人的关键点的坐标并完成人体姿态的拼接；考生姿态序列生成：采用基于投票的方法确定考生的位置，然后以图像中检测到的考生的质心与考生位置的欧式距离为判定准则，生成考生在时间上的姿态序列；考生可疑行为识别；作弊考生确定以及作弊片段截取。该基于姿态的考试作弊检测方法可以准确快速的筛选出海量考试监控视频中存在作弊嫌疑的片段，达到节省人力开支、提高工作效率、降低视频回放成本的目的。

摘要： 本发明涉及图像处理、计算机视觉及机器学习领域，尤其涉及一种基于Kinect彩色及深度信息在线考试作弊判断方法，包括包括面容和躯干动作数据采集、面容和躯干动作数据预处理、面容和躯干动作数据的输入、构建面容训练网络、构建躯干动作训练网络、构建汇总训练网络、训练网络优化网络的性能以及测试网络验证网络的性能八大步骤；该方法充分利用了Kinect对人脸和躯干关节返回特征数据丰富实用且真实可靠的优势，结合深度学习，既能充分发挥大规模开放在线课程的便利性，又能对在线测评进行有质量的监督，主要解决的问题是学习者在自己计算机前目前常见的无人监督或仅有限监督的测试环境使得在线教育的成绩评价和证书认证在社会上普遍缺少公信力。

摘要： 本发明公开了一种标准考场环境下的考试作弊行为检测方法及系统，方法包括以下步骤：获取标准考场的考场背景图像，并对标准考场中考生进行实时监控；将实时监控的每一帧图像与考场背景图像进行背景差分处理获得掩模图像，并在掩模图像中确定考生所在的候选区域；在考试开始之前获取考生正坐面签图像，利用预训练的卷积神经网络对考生所在的候选区域进行人脸检测和识别，确认每个考生身份；定位每个考生的人体关键部位，得到考生的肢体常规活动范围；根据考试过程中考生头部和手部的运动状态进行判定其是否存在作弊行为。本发明提高了监控系统的利用效率，能够有效减少考试作弊行为，大幅减轻人工监考负担。

摘要： 本发明提出一种考试作弊检测方法和装置，该考试作弊检测方法包括：获取考场的监控图像；在所述监控图像中检测出考生的局部动作；根据所述局部动作判断所述考生是否作弊，并在判断出所述考生作弊时，发出警报。该方法能够提高作弊检测效果。

摘要： 本申请涉及一种在线考试作弊识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别考生的面部视频，按照预设的抽样周期对所述面部视频进行抽样处理，获取不少于一张单帧图像；对所述单帧图像按照时间序列分别进行单帧人脸检测处理，获取各单帧图像对应的单帧人脸坐标；基于各单帧图像和各单帧图像对应的单帧人脸坐标，对各单帧图像中的待识别考生进行作弊判定，生成各单帧图像对应的作弊判定结果；基于各单帧图像对应的作弊判定结果，判定所述待识别考生是否在作弊。采用本方法能够提高对在线考生作弊的识别效率。

摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，揭示了一种考试作弊行为预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取目标考生的正面监控视频；对所述正面监控视频进行每帧图像的人数判断，得到单帧人数序列；对所述正面监控视频进行每帧图像的人体姿态分析，得到单帧人体姿态序列；对所述正面监控视频中的音频分别进行文本转换及考试关键词提取，得到音频考试关键词集；获取所述正面监控视频对应的答题行为序列；根据所述单帧人数序列、所述单帧人体姿态序列、所述音频考试关键词集和所述答题行为序列进行作弊行为预测，得到作弊行为预测结果。实现基于多种信息进行作弊行为预测，增加了用于作弊行为预测的信息的全面性，提高了考试作弊行为预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于多实例学习的在线考试作弊识别方法，涉及考试作弊识别技术领域，本发明包括如下步骤：获取视频信息，并提取视频特征；对提取的所述视频特征进行连续采样，确定视频特征中的异常视频；对所述异常视频利用多实例生成器为每个异常视频生成片段标签；本发明通过作弊识别方法的实施，能够准确容易发现作弊行为，并且检测效率较高，存在具体的判断标准，准确性较高，并且能够对很少作弊检测的数据进行准确定位，解决了难以收集的问题，能够快速找出空间中的可疑位置，还能够解决弱监督方式下存在的检测问题，减轻了人员的负担，提高了作弊检测识别的效率和精准度，方便人员使用。

摘要： 本发明公开了一种基于空间划分的考试作弊检测方法，包括如下步骤：图像预处理：统一图像尺寸，对图像进行光照补偿，增加图像的对比度；监考视频中考生的部位识别：通过深度神经网络获得图像中考生的头部图像集和手掌图像集；考生头部识别模板生成与头部检测范围确定：由头部图像集训练得到头部识别模板，由头部图像集的质心坐标计算得到头部检测范围；考生手掌合理运动范围确定：据课桌质心坐标将整个视频图像划分为对应的课桌范围，由考生的手掌图像集的质心坐标确定手掌合理运动范围；考生可疑行为识别：作弊考生确定以及作弊片段截取。该基于姿态的考试作弊检测方法可以准确快速的筛选出海量考试监控视频中存在作弊嫌疑的片段，达到节省人力开支、提高工作效率、降低视频回放成本的目的。

摘要： 本发明公开了一种考试作弊识别检测方法、系统及电子设备，通过根据正样本和负样本，对YOLOV4模型进行模型训练和模型改进，得到目标模型；通过在考场内固定的摄像头，获取考场的视频录像；使用所述目标模型对待识别的视频录像进行处理；其中，所述待识别的视频录像包括所述考场的视频录像、本地存储的视频录像；将所述对待识别的视频录像进行处理的结果在所述待识别的视频录像中进行标注，并实时显示被标注后的所述考场的视频录像的画面。本发明实施例作为线下考试的监考方法，有利于减轻监考人员的压力，更有利于提高监考过程中发现作弊行为的及时性和准确性，可广泛应用于计算机技术领域。

摘要： 本发明实施例公开了一种考试作弊的确定方法及装置。所述方法包括：获取用户的身份证明信息，基于所述身份信息获取用户通过用户端进行答题时的第一图像，并根据所述第一图像提取人脸信息；如果所述人脸信息处于未遮挡状态，则将所述人脸信息与所述身份证明信息进行人脸比对；若所述人脸信息与所述身份证明信息不一致，则确定所述用户考试作弊。本发明实施例的技术方案，解决了对线上考试的作弊问题，实现了避免作弊行为的发生，提高考试的公平性的效果。