최근 코로나19 사태로 인해 학교와 기업 등 다양한 기관에서 온라인 시험에 대한 수요가 높아지고 있다. 하지만 온라인 시험의 특성상, 부정행위에 대한 문제가 끊이지 않고 있다. 온라인 시험 부정행위를 방지하고 탐지하기 위한 다양한 노력들이 시도 되었으나, 감독자가 직접 응시자를 감시할 수 있는 오프라인 시험에 비해 제약 사항들이 너무 많아 현실적으로 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 응시자의 컴퓨터에서 수집한 다양한 시스템, 시청각적 데이터를 활용하여 부정행위를 탐지하는 시스템을 제안한다. 분석하는 시스템 데이터로는 키보드/마우스 입력 데이터, 프로세스 실행 데이터, 디바이스 연결 데이터, 공인 IP 주소 정보가 있으며, 시청각적 데이터로는 아이트래킹 데이터, 신원 확인 데이터, 오디오 데이터가 있다. 탐지된 다양한 데이터는 부정행위 탐지 알고리즘을 통해 부정행위 여부를 결정한 뒤, 부정행위 여부 결과는 감독자에게 웹페이지 형태로 제공된다. 이를 통해 감독자는 온라인 시험 상황에서 부정행위를 보다 효율적이고 정확하게 탐지 및 제어할 수 있다.
