什么是lockdownbrowser?
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代考设备要求
- 准备windows电脑+windows 10系统,电脑运行内存不低于8G(Mac装win系统不可用);
注意!切勿使用公共电脑,如机构电脑,这些电脑大部分都装有远程监控软件,如因使用公共电脑而导致考试被查或者进不去考试本机构概不负责; - 请确认电脑前置摄像头、麦克风、扬声器的完好。
台式电脑需要额外购置外接摄像头、麦克风音响一体式设备,耳机不可用。这些设备是确保学生可安全通过考试软件系统检测 - 考前务必要把网银插件、杀毒软件,大型游戏等安全系数较高,能在线语音沟通的软件都全部卸载了(最好是重装系统)
- 关闭电脑防火墙和VPN代理
- 电脑分辨率调成1280*768(该分辨率是最合适,会减少网速带来影响,保障老师稳定发挥实力)
越快越好。下载不能低于100M,上传不能低于20M。
网速测试
- speedtest.cn(国内)
- speedtest.com(国外)
安装“向日葵”或”Todesk“
该操作是方便技术老师检查电脑是否符合考试需求,以及安装我们内部软件。安装完内部软件即可卸载。
- 考前信息验证均有学生自己完成
- 到达考题界面才由老师接管答题
- 老师答题时,学生也需把手放置鼠标和键盘,在答题的状态,不可无所可做、摇头晃脑引起监控老师怀疑
- 一些考试可能需要白板或草稿纸请自行备好
LockDown Browser主要功能
以下是 LockDown Browser 的主要功能、用途和局限性。
类别 | 描述 |
---|---|
主要功能 | 防作弊措施 |
限制浏览行为 | 禁止访问其他网站、应用程序,无法切换窗口或最小化浏览器 |
屏蔽系统功能 | 禁用打印、复制、粘贴,关闭后台应用,如聊天工具、录屏软件 |
监控考生行为 | 结合 Respondus Monitor,摄像头录制考试过程,AI 监测异常行为 |
兼容考试平台 | 支持 Blackboard、Canvas、Moodle 等在线考试系统 |
常见用途 | 应用场景 |
学校考试 | 确保期中、期末考试的公平性 |
在线测验 | 防止学生在测验中作弊,提高学术诚信度 |
认证考试 | 用于职业资格考试,保证考生独立作答 |
局限性 | 可能的漏洞 |
技术绕过 | 部分考生尝试使用虚拟机、双屏幕等方式破解 |
外部设备 | 可能利用额外设备,如隐藏耳机、手机等作弊 |
AI 监控误判 | 过度敏感的 AI 可能会误判考生的正常动作 |
系统兼容性 | 仅支持 Windows、macOS,部分学校支持 iPad 版,不适用于手机 |
lockdownbrowser怎么绕过?
LockDown Browser 反作弊技术详解
反作弊机制 | 技术实现 | 作用 |
---|---|---|
系统级权限封锁 | 通过操作系统内核接口(如 Windows API、macOS Kernel Extensions)直接接管系统 | 屏蔽任务栏、快捷键,防止考生调用其他应用或切换任务 |
焦点切换实时检测 | 使用 JavaScript document.hasFocus() + 事件监听 (onblur/onfocus ) | 监测考试窗口是否失去焦点,防止考生切换浏览器或打开其他软件 |
智能录屏与人脸识别 | 1. HTML5 Canvas API 进行屏幕录制 2. WebRTC 访问摄像头并实时监控 3. TensorFlow 深度学习检测面部表情、肢体动作 | 生成详细的异常行为报告,如目光游离、二次人物出现等 |
插件窗口智能识别 | 1. 定期扫描浏览器进程 (navigator.plugins 及 window.open 监控) 2. 监测 DOM 结构变化,检测外挂插件 | 发现外挂程序(如虚拟机、远程桌面)并立即上报至考试服务器 |
键盘与鼠标行为分析 | 1. 捕获键盘输入 (keydown 监听) 2. 追踪鼠标移动轨迹 (mousemove 事件) | 识别异常操作,如复制粘贴、鼠标长时间静止等 |
网络环境监测 | 1. WebRTC STUN 服务器检测 IP 变化 2. 监控 VPN / 代理连接 | 防止考生使用远程桌面或代理更改 IP 地址 |
📌 绕过LockDown Browser额外说明
目前市面上的切屏手段与外挂插件存在较高风险
LockDown Browser 可以检测大多数 切屏插件、远程桌面软件(如 TeamViewer),并在后台记录违规操作。
常见的破解方式(如虚拟机、沙盒运行)通常会被进程扫描检测到。
AI 监控的误判问题
由于 AI 过度敏感,可能会将某些 正常的动作(如调整眼镜、阅读试卷)误判为作弊行为,因此部分学校允许申诉。
如果你对绕过LockDown Browser的底层实现 或 更多技术细节 感兴趣,欢迎交流!
以下是 LockDown Browser (LDB) 与 Safe Exam Browser (SEB) 的防作弊机制解析,以及它们的底层技术原理:
📌 LockDown Browser (LDB) 与 Safe Exam Browser (SEB) 作弊助考详解
类别 | LockDown Browser (LDB) | Safe Exam Browser (SEB) |
---|---|---|
应用场景 | 主要用于 LMS(学习管理系统),如 Blackboard, Moodle, Canvas | 可用于 独立考试系统,支持 自定义安全策略 |
与监考系统联动 | 可结合 Respondus Monitor 进行 AI 监控 | 可与 第三方考试系统 深度集成 |
屏蔽快捷键 | 禁用 Ctrl+C, Ctrl+V, Alt+Tab, PrintScreen 等组合键 | 通过 系统钩子 屏蔽所有快捷键输入 |
防止切屏 | JavaScript + 操作系统 API 实现 焦点切换检测,记录违规行为 | 独立沙盒环境 运行考试,屏蔽外部窗口交互 |
摄像头监控 | WebRTC 远程监控,结合 AI 分析考生表情与环境 | 支持摄像头、麦克风录制,提供灵活的监考策略 |
屏幕录制 | HTML5 Canvas API 进行屏幕抓取 | 监控屏幕变化,检测窗口切换或异常软件运行 |
插件监测 | 定期扫描进程 & DOM 结构,检查外挂插件 | 允许设定 浏览器插件白名单,阻止外挂程序 |
数据加密 | 考试数据加密传输,防止流量分析或数据篡改 | 采用 TLS 加密,防止中间人攻击 |
网络环境检测 | WebRTC STUN 服务器 检测 IP / VPN 变化 | 检测代理/VPN 连接,防止远程作弊 |
🔹 LockDown Browser (LDB) & SEB 的核心防作弊技术
技术原理 | 实现方式 | 作用 |
---|---|---|
系统钩子(System Hooks) | 拦截 系统 API 调用,禁用任务管理器、快捷键 | 防止考生切换窗口、运行其他应用 |
虚拟环境隔离 | LDB 运行于受限模式,SEB 采用 独立沙盒 | 确保考试进程不受外部干扰 |
AI 视觉分析 | 通过 TensorFlow/深度学习算法 识别人脸、环境 | 检测异常面部表情、多人作弊行为 |
WebRTC 网络监控 | 监控 IP 地址、VPN 使用,检测远程操作 | 防止考生使用远程桌面或代理修改 IP |
进程监测 | LDB 通过 Windows API & MacOS ProcessList 扫描进程 | 发现外挂程序(如虚拟机、远程桌面)并上报 |
📌 目前绕过 LDB & SEB 的难点
焦点检测严格:
无法正常切屏,任何窗口失焦都会被记录。
进程扫描 & 插件监测:
运行中的外挂软件(如 TeamViewer, AnyDesk)容易被查出。
AI 视觉分析误判:
深度学习分析考生行为,有时会误判正常动作(如摸脸、低头思考)。
数据加密 & 防流量分析:
考试数据全程加密,无法通过网络抓包方式获取答案。
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