一种网安竞赛作弊检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种网安竞赛作弊检测方法及系统。本方法为：1)提取网安竞赛参赛队伍提交的每一WriteUp文档中的图像内容和文本内容；2)计算参赛队伍间提交的WriteUp文档中的图像内容的相似程度；3)如果图像内容相似度大于设定图像相似度阈值，则初步判定参赛队伍间存在作弊行为；4)计算参赛队伍间提交的WriteUp文档中文本内容的相似程度；如果文本内容相似度大于设定文本内容相似度阈值，则初步判定参赛队伍间存在作弊行为；5)根据两网安竞赛参赛队伍提交的WriteUp文档中图像内容相似度和文本内容相似度，确定两网安竞赛参赛队伍是否存在作弊行为。本发明专利技术极大地提高了WriteUp审核的效率和准确性。WriteUp审核的效率和准确性。WriteUp审核的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种网安竞赛作弊检测方法及系统


[0001]本专利技术属于网络空间安全领域，涉及针对网络空间安全人才(以下简称网安人才)能力 评估过程中的作弊行为检测，更具体地，是一种基于WriteUp(网安竞赛中提交的赛题的解 题过程文档)图文内容分析的网安竞赛作弊检测方法及系统，用于准确地识别出网安竞赛中 存在的作弊行为。

技术介绍

[0002]网安人才能力评估是网安人才培养的重要组成部分，其中，反作弊对于网安人才能力评 估来说非常重要，是确保公平竞争、遴选真正人才的基础保障。网安竞赛已成为网安人才培 养和选拔的重要渠道，也是评价网安人才专业技能能力的重要依据。在网安竞赛中，通常在 赛前、赛中、赛后的各个阶段实施作弊审查。赛前，主要通过实名制报名及现场身份核验， 确保本单位人员参赛；赛中，通过动态Flag机制、或设置答案不可能雷同的题目及举报等多 种手段防止参赛队伍作弊；赛后，通过参赛选手提交已解答题目的WriteUp，由人工审核参 赛队伍是否存在作弊行为。WriteUp记录着竞赛中参赛选手答出的赛题的解题过程，网安竞 赛一般要求参赛队伍赛后在有限时间内提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网安竞赛作弊检测方法，其步骤包括：1)预处理模块收集网安竞赛参赛队伍提交的解题过程文档WriteUp，然后提取每一WriteUp文档中的图像内容和文本内容；2)图像相似性计算模块计算参赛队伍间提交的WriteUp文档中的图像内容的相似程度；3)如果参赛队伍间提交的WriteUp中的图像内容相似度大于设定图像相似度阈值，则初步判定参赛队伍间存在作弊行为；4)文本相似性计算模块计算参赛队伍间提交的WriteUp文档中文本内容的相似程度；如果参赛队伍间提交的WriteUp中的文本内容相似度大于设定文本内容相似度阈值，则初步判定参赛队伍间存在作弊行为；5)作弊行为检测模块根据初步判定存在作弊行为的两网安竞赛参赛队伍提交的WriteUp文档中图像内容相似度和文本内容相似度，确定两网安竞赛参赛队伍是否存在作弊行为。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预处理模块以参赛队伍为单位提取WriteUp中的图像内容，以赛题为单位提取WriteUp中的文本内容。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，图像相似性计算模块包括基于均值哈希的相似性计算子模块、基于直方图的相似性计算子模块、基于图像长宽比的图像相似性计算子模块及图像相似性计算子模块；首先基于均值哈希的相似性计算子模块计算参赛队伍间图像内容的相似度α、基于直方图的相似性计算子模块计算参赛队伍间图像内容的相似度β、基于图像长宽比的图像相似性计算子模块计算参赛队伍间图像内容的相似度λ；如果相似度α大于图像相似度阈值α0、相似度β大于图像相似度阈值β0且相似度λ大于图像相似度阈值λ0，则图像相似性计算子模块判断两参赛队伍间图像内容相似，初步判定对应的参赛队伍间存在作弊行为。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于均值哈希的相似性计算子模块首先对每张图像生成一图像指纹，然后计算两图像间图像指纹的汉明距离，得到两图像间的相似度α。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于直方图的相似性计算子模块首先计算图像的直方图并对其进行归一化，然后对归一化结果进行相似度度量，得到图像间的相似度β。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于图像长宽比的相似性计算子模块首先计算两图像中每一图像的长宽比值，然后计算两图像的长宽比值之差的绝对值，将1减该绝对值作为相似度λ。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本相似性计算模块包括基于词频统计的相似性计算子模块、基于词汇转移概率的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张方娇，刘潮歌，刘奇旭，崔翔，
申请(专利权)人：中国科学院信息工程研究所，
类型：发明
国别省市：