디지털 시대의 기술적, 경제적 변화가 글로벌 인력에 대한 요구를 극적으로 흔들면서, 업무 및 재조사는 더 중요한 적이 없었습니다. 결과적으로 새로운 기술의 신뢰할 수있는 인증의 필요성도 증가합니다.
전 세계적으로 인증 및 라이센스 테스트의 중요성이 급격히 확대되면 후보자가 자연스럽게 발생하는 후보자를 부정 행위로 돕는 서비스의 물결이 있습니다. 이러한 이중적인 방법은 기술 시장의 무결성에 위협을 가하는 것이 아니라 인간의 안전에 위험을 초래할 수 있습니다. 일부 라이센스 테스트는 중장기 운전 또는 운영과 같은 중요한 실용 기술과 관련이 있습니다.
기업이 실제 인간 프록시를 사용하여 기존의 아날로그 또는 아날로그를 따라 가기 시작한 후,이를 방지하기위한 조치를 도입했습니다. 응시자는 카메라를 유지하도록 요청 받기 시작했습니다. 그들이 시험을 치르는 동안. 그러나 이제 Deepfake 기술 (즉, 실생활과 구별 할 수없는 초현실적 오디오 및 비디오)은 보안 테스트에 대한 새로운 위협을 제기합니다. 온라인 도구가 쉽게 구할 수 있도록 Genai는 후보자들이 인간 프록시가 테스트를 수행하도록 도와줍니다.
비디오를 조작함으로써 이러한 도구는 회사가 후보자는 실제로 다른 사람이 화면 뒤에있을 때 시험을 치르고 있습니다 (즉, 대리 테스트 복용). 인기있는 서비스를 통해 사용자는 웹캠에서 다른 사람의 얼굴을 교환 할 수 있습니다. 이러한 도구의 접근성은 카메라를 사용하는 경우에도 인증 테스트의 무결성을 손상시킵니다.
다른 형태의 Genai 및 심해보안 테스트에 위협이됩니다. 큰 언어 모델 (LLMS)는 Apple, Microsoft, Google 및 Amazon과 같은 기술 대기업과 Deepseek와 같은 중국 경쟁자와 같은 글로벌 기술 경주의 중심에 있습니다.
이러한 모델 중 다수는 권위있는 고도의 시험을 통과 할 수있는 능력을위한 헤드 라인을 만들었습니다. DeepFakes와 마찬가지로 Bad Actors는 전통적인 시험 보안 규범의 약점을 악용하기 위해 LLM을 사용했습니다.
일부 회사는 AI 어시스턴트를 출시하는 브라우저 확장을 제공하기 시작했으며, 이는 감지하기 어렵 기 때문에 고위험 테스트에 대한 답변에 액세스 할 수 있습니다. 이 기술의 덜 정교한 사용은 여전히 시험을 치르는 동안 전화기에서 AI 앱을 사용하여 감지되지 않은 후에도 여전히 위협을 제기합니다.
그러나 새로운 테스트 보안 절차는 이러한 방법에 대한 시험 무결성을 보장하는 방법을 제공 할 수 있습니다.
생성 AI의 이점을 거두면서 위험을 완화하는 방법
테스트를 속이는 Genai의 수많은 진화 적 응용에도 불구하고 테스트 보안 산업에는 평행 경주가 진행 중입니다.
테스트를 위협하는 것과 동일한 기술은 시험의 무결성을 보호하고 고용 후보자가 일자리를 얻을 수 있다는 회사에 확신을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 끊임없이 변화하는 위협으로 인해 솔루션은 창의적이어야하며 다층 접근 방식을 채택해야합니다.
Genai가 제기 한 위협을 줄이는 혁신적인 방법 중 하나는 이중 카메라 Proctoring입니다. 이 기술에는 수반됩니다 응시자의 모바일 장치를 두 번째 카메라로 사용하여 속임수를 감지하기위한 두 번째 비디오 피드를 제공합니다.
후보자의 테스트 환경에 대한보다 포괄적 인 관점을 통해 Proctors는 일반적인 웹캠 뷰 외부에 숨겨져있는 여러 모니터 또는 외부 장치의 사용을 더 잘 감지 할 수 있습니다.
또한 소프트웨어가 페이스 스왑 핑에 의존하기 때문에 대리 테스트 테이킹을 위장하기 위해 딥 페이크의 사용을보다 쉽게 감지 할 수 있습니다. 몸 전체의 관점은 심해와 시험을 위해 앉아있는 사람 사이의 불일치를 드러 낼 수 있습니다.
조명 또는 얼굴 형상의 불일치와 같은 미묘한 신호는 두 개의 별도 비디오 피드에서 비교할 때 더 분명합니다. 이를 통해 일반적으로 평평한 2 차원 표현 인 DeepFakes를 더 쉽게 감지 할 수 있습니다.
이중 카메라 Proctoring의 추가 이점은 후보자의 전화를 효과적으로 연결하므로 부정 행위에 사용할 수 없다는 것입니다. AI의 사용에 의해 Dual-Camera Proctoring이 더욱 향상되어 라이브 비디오 피드에서의 속임수 감지를 향상시킵니다.
AI는 라이브 스트리밍 비디오에 지속적으로 집중할 수있는 ‘두 번째 눈 세트’를 효과적으로 제공합니다. AI가 후보의 사료에서 비정상적인 활동을 감지하는 경우, 인간 Proctor에게 경고를 발행하여 테스트 규정에 위반되었는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이 추가 감독 계층은 추가적인 보안을 제공하며 추가 보안 보호를 통해 수천 명의 후보자를 모니터링 할 수 있습니다.
생성 AI는 축복입니까, 저주입니까?
운영 및 재조사 혁명이 진행됨에 따라 새로운 부정 행위 방법에 대한 테스트를 확보하는 것이 더 중요하지 않았습니다. 테스트 문제에 대한 답변을 제공하기 위해 테스트 테이킹 프록시를 위장하는 DeepFakes에서 LLM 사용에 이르기까지 위협은 실제적이고 액세스 할 수 있습니다. 그러나 해결책도 마찬가지입니다.
다행스럽게도 Genai가 계속 발전함에 따라 테스트 보안 서비스는 도전에 직면하여 나쁜 배우들과의 AI 무기 경쟁의 최첨단에 머물러 있습니다. Genai를 사용하여 부정 행위를 감지하기 위해 혁신적인 방법을 사용하여 이중 카메라 Proctoring AI가 강화 된 모니터링을 위해 테스트 보안 회사는 이러한 위협에 효과적으로 대응할 수 있습니다.
이 방법들은 기업들에게 훈련 프로그램이 신뢰할 수 있고 인증과 라이센스가 진실하다는 마음의 평화를 제공합니다. 그렇게함으로써, 그들은 직원들을위한 전문적인 성장을 키우고 새로운 직책에서 뛰어나게 할 수 있습니다.
물론 AI의 특성은 테스트 보안에 대한 위협이 역동적이고 계속 진화한다는 것을 의미합니다. 따라서 Genai는 무결성을 테스트하기 위해 새로운 위협을 개선하고 새로운 위협을 가짐에 따라 보안 회사가 혁신적이고 다중 계층 보안 전략을 개발하고 개선하기 위해이를 활용하는 데 계속 투자하는 것이 중요합니다.
모든 새로운 기술과 마찬가지로 사람들은 AI를 나쁜 끝과 좋은 목적으로 휘두려고 노력할 것입니다. 그러나 기술을 우수하게 활용함으로써 인증이 신뢰할 수 있고 의미가 유지되며 인력에 대한 신뢰와 그 능력에 대한 신뢰가 강력하게 유지 될 수 있습니다. 시험 보안의 미래는 단순히 유지에 관한 것이 아니라 앞서지는 것입니다.
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