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最后更新于 2025/11/13   阅读数 99

AI面试防作弊-多种异常行为监测

1.业务介绍

仟寻 AI 面试在辅助企业高效率、低成本、短周期地完成大规模面试的同时,也一直在重点关注面试作弊的问题

为此,仟寻 AI 面试专门设计了复杂的防作弊机制,加入动态题库、情景模拟、屏幕监督、压力测试、多模态检测等一系列功能,以保障面试时候选人确是本人在不借助任何外部工具或资料的情况下独立完成答题。

2.技术分析基础

2.1  多源数据整合

集成摄像头、录屏、语音及ASR文本等多源数据,构建统一数据池,为精准分析提供多维素材;基于智能算法,实现多源数据的无缝融合与同步处理,确保分析的高效性与准确性;

2.2  智能算法驱动

运用先进AI算法深度挖掘与分析海量数据,显著提升检测效率与精度。通过算法持续迭代优化,动态适配多样化场景与作弊手段,确保监控体系的持续领先性;

2.3 实时与离线分析

支持实时监控与离线分析双模式,灵活适配不同检测阶段需求。实时分析确保即时响应,离线分析实现深度洞察,全面保障面试公平与准确。

3.诚信声明签字

面试开始前进行诚信声明签字

4.异常行为检测之读稿行为

4.1 语音 文本 图像协同

融合语音识别、文本分析与图像解析技术,同步监测考生回答内容、面部动作及语调语速,精准判断读稿行为;协同分析效果显著,准确识别偷看稿件行为,检测准确率超85%;

4.2 读稿特征识别

通过识别固定视线、机械重复等读稿典型特征,为精准检测提供可靠依据;特征库全面覆盖多样化读稿方式,有效降低漏检率,确保检测的准确性与适应性;

4.3 读稿行为判定与记录

对疑似读稿行为进行综合判定,精准记录读稿时间与内容,为后续处理提供详实证据;判定准确、记录完备,有效证实考生读稿行为,确保监控的公正性与可靠性;

5.异常行为检测之面部始终正对摄像头

  • 在面试开始前,通过清晰的规则说明与操作演示,告知候选人正对摄像头的重要性及操作要求,减少操作失误与违规行为;

  • 通过AI算法实时检测候选人面部位置,确保其始终处于摄像头画面中心区域,若偏离则即时提示候选人调整;

  • 结合图像识别与行为分析技术,识别候选人视线偏离、频繁转头或异常动作,标记疑似作弊行为并记录相关数据;

6.异常行为检测之语言回答规范性

6.1 语音识别与比对

基于语音识别技术,精准转录考生回答,通过语义比对验证其与试题规范的契合度;识别准确率超95%,兼容多样口音与语速,确保检测的公平性与可靠性;

6.2 语义理解与评估

运用自然语言处理技术,深度解析回答内容,评估其与试题的相关性,过滤无关信息;通过语义分析精准识别主题偏离,确保回答内容真实体现考生知识与能力;

6.3 异常回答预警

对不符合语言规范的回答实时预警,提示监考人员及时干预,确保面试合规性;系统具备高灵敏度与低误报率,有效维护面试流程的规范性与公正性;

7.异常行为检测之屏幕窗口切换

7.1 屏幕活动记录

全程记录考生答题期间的屏幕操作,精准捕捉窗口切换行为,详细记录切换时间、窗口名称等关键信息,为后续追溯与分析提供可靠依据;

7.2 实时行为分析

实时分析屏幕操作数据,窗口切换即刻标记并记录,确保违规行为及时捕捉;分析响应迅速,切换瞬间完成处理,保障监控的实时性与高效性;

7.3 违规行为判定

基于考试规则与场景,智能判定窗口切换行为,区分正常操作与违规行为,准确率超90%;通过智能分析,规避误判,确保监控的公正性与精确性;

8.异常行为检测之画面无人/多人出现

8.1 人脸识别技术判别

基于图像识别技术,实时分析摄像头画面,精准检测人员存在状态,及时识别异常情况;

8.2 多人行为分析

对多人交互行为进行智能提示,精准区分正常交流与违规行为,分析准确率高,确保监控的公平性与可靠性;

9.多种异常行为监测价值

9.1 确保答题真实性

通过全面监测与精准检测,确保考生答题内容的真实性与可靠性,准确反映其知识水平与能力,为招聘评估提供科学依据,助力选拔优秀人才;

9.2 维护面试公平环境

有效杜绝作弊行为,维护面试公平性,提升招聘质量与公信力;公平的面试环境增强考生信任,提升企业形象与招聘成效;

9.3 增强招聘决策可靠性

为招聘决策提供真实可靠的数据支持,提升决策的科学性与准确性,助力企业选贤任能;可靠的招聘决策增强企业整体竞争力,推动可持续发展。

10.评估报告中异常行为分析

本篇目录
AI面试防作弊-多种异常行为监测
1.业务介绍
2.技术分析基础
2.1  多源数据整合
2.2  智能算法驱动
2.3 实时与离线分析
3.诚信声明签字
4.异常行为检测之读稿行为
4.1 语音 文本 图像协同
4.2 读稿特征识别
4.3 读稿行为判定与记录
5.异常行为检测之面部始终正对摄像头
6.异常行为检测之语言回答规范性
6.1 语音识别与比对
6.2 语义理解与评估
6.3 异常回答预警
7.异常行为检测之屏幕窗口切换
7.1 屏幕活动记录
7.2 实时行为分析
7.3 违规行为判定
8.异常行为检测之画面无人/多人出现
8.1 人脸识别技术判别
8.2 多人行为分析
9.多种异常行为监测价值
9.1 确保答题真实性
9.2 维护面试公平环境
9.3 增强招聘决策可靠性
10.评估报告中异常行为分析