消防设施操作员实操网上考试系统及方法与流程

本发明涉及远程考试，尤其涉及消防设施操作员实操网上考试系统及方法。

背景技术：

1、远程考试技术领域专注于使用信息技术手段，实现考试的远程化、自动化与智能化；远程考试技术领域包括考试内容的创建、考试过程的管理、考试结果的评估和反馈全方位技术解决方案，确保考试的公平性、可靠性和有效性方面，远程考试技术广泛应用于教育、认证、招聘多个领域，使得考试与评估过程更加灵活便捷，能够跨越地理和时间限制，为考生和组织提供高效、透明、公正的考核体验。

2、其中，消防设施操作员实操网上考试系统旨在为消防设施操作员提供一个模拟真实操作环境的在线考试平台，通过网络平台评估操作员对消防设施的实际操作能力和理论知识，确保操作员能够在真实情况下快速、准确地进行消防设备操作，有效应对火灾和紧急情况，保障公众安全和财产安全，通过高度仿真的操作环境和综合评估机制，提高消防设施操作员职业技能和响应能力。

3、传统考试系统在数据安全、身份验证、行为监控和能力评估方面存在明显不足，由于缺乏高效的加密技术和智能合约的应用，传统系统数据安全性不足，考生身份验证依赖于简单的密码或身份证明文件，难以准确识别考生真实身份，在监控考试过程方面，传统系统缺乏有效的实时监控和异常行为分析机制，难以及时发现和阻止作弊行为，能力评估大多基于简单的得分机制，缺乏对考生实际操作技能和决策过程的深入分析，评估结果无法全面反映考生的真实能力。

技术实现思路

1、本发明要解决的主要技术问题在于提供一种消防设施操作员实操网上考试系统及方法，能够提升数据安全性，对考生进行身份验证和行为监控，防止作弊和违规，并且能够进行多维能力评估，自动更新考题，保证内容时效性，提高系统稳定性。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

3、一种消防设施操作员实操网上考试系统，包括加密与合约管理模块，多因素身份认证模块，行为监控与风险评估模块，技能与决策分析模块，考题自适应更新模块，故障诊断与系统反馈模块，安全维护与漏洞修复模块；

4、所述加密与合约管理模块基于操作员考试数据，采用sha-256加密算法和ethereum智能合约，通过ipfs进行去中心化存储，优化数据安全性，智能合约自动化管理评分和证书发放流程，利用工作量证明共识算法，验证和记录数据的正确性和不变性，生成链上数据凭证；

5、所述多因素身份认证模块基于链上数据凭证，运用指纹与面部识别和行为特征分析，结合逻辑回归模型，对身份特征进行验证分析，识别考生身份的真实性与唯一性，生成身份验证结果；

6、所述行为监控与风险评估模块基于链上数据凭证和身份验证结果，利用opencv库，分析实时视频监控数据，识别考生的面部表情和眼动信息，采用isolation forest算法，对捕获的行为数据进行异常检测，识别异常行为，生成风险监控记录；

7、所述技能与决策分析模块基于链上数据凭证和风险监控记录，结合支持向量机算法，分析考生技能执行情况，利用bret模型处理考生决策过程的文本数据，评估逻辑决策能力，采用卷积神经网络，分析考生操作过程中的图像数据，评定操作技能，生成能力评估信息；

8、所述考题自适应更新模块基于消防操作规范与技术规范和能力评估信息，采用tf-idf算法和潜在狄利克雷分配算法，提取关键知识点，结合自然语言生成技术，更新和生成考题，生成更新考题集；

9、所述故障诊断与系统反馈模块基于更新考题集和系统运行日志，采用逻辑回归算法，进行故障预测与检测，结合用户反馈，使用聚类算法，对问题类型进行归类，匹配修复方案，生成维护与优化指令；

10、所述安全维护与漏洞修复模块基于维护与优化指令，采用静态代码分析和动态行为分析技术，识别系统中的安全漏洞，应用遗传算法，优化修补策略的选择与应用过程，保障系统稳定运行，生成系统安全信息。

11、以下是本发明对上述技术方案的进一步优化：

12、所述链上数据凭证包括考生身份验证信息、考试答案加密哈希值、评分与证书分发记录，所述身份验证结果包括考生的生物识别数据、行为特征分析结果、逻辑验证分析结果，所述风险监控记录包括考生的异常行为标记、面部表情分析结果、行为异常等级评定，所述能力评估信息包括技能执行准确性分析、决策过程的逻辑性评价、操作技能评定结果，所述更新考题集包括基于消防操作规范更新的考题、技术规范变动反映的考题、调整的考题难度，所述维护与优化指令包括系统性能瓶颈识别结果、用户反馈问题归类、系统修复方案，所述系统安全信息包括系统安全漏洞列表、遗传算法优化的修补策略、系统安全等级评估。

13、进一步优化：所述加密与合约管理模块包括加密算法实现子模块、合约自动化流程子模块、去中心化存储子模块；

14、所述加密算法实现子模块基于操作员考试数据，采用sha-256加密算法，通过将考生信息、考试答案和评分结果作为输入，进行数据加密，优化数据在传输或存储过程中的安全性，规避数据被未授权访问和篡改，生成加密数据集；

15、所述合约自动化流程子模块基于加密数据集，使用ethereum智能合约技术，自动化评分和证书发放流程，包括校验考试答案的加密哈希值、计算考试评分和发放电子证书给合格考生，通过减少人工干预，优化处理过程的公正性和透明度，生成智能合约执行记录；

16、所述去中心化存储子模块基于智能合约执行记录，利用ipfs去中心化存储技术，将包括加密的考试数据和智能合约执行记录的信息分布式存储在多个节点上，优化数据的持久性、抗篡改能力、安全性和查询响应时间，生成链上数据凭证。

17、进一步优化：所述多因素身份认证模块包括生物识别技术子模块、行为分析算法子模块、验证逻辑处理子模块；

18、所述生物识别技术子模块基于链上数据凭证，采用卷积神经网络算法，分析考生指纹图像和面部特征数据，生成生物特征匹配数据；

19、所述行为分析算法子模块基于生物特征匹配数据，采用随机森林算法，对考生的行为特征进行分析，包括键盘敲击模式、鼠标移动速度，识别考生在进行考试时的行为习惯，生成行为特征识别数据；

20、所述验证逻辑处理子模块基于行为特征识别数据，采用逻辑回归模型，对生物特征匹配数据和行为特征识别数据进行分析，通过对差异化特征数据进行权重分配，计算概率值，验证考生身份的真实性和唯一性，优化身份验证的准确性和可靠性，生成身份验证结果。

21、进一步优化：所述行为监控与风险评估模块包括视频数据处理子模块、异常行为检测子模块、风险等级评定子模块；

22、所述视频数据处理子模块基于链上数据凭证和身份验证结果，利用opencv库，分析实时视频监控数据，包括图像序列化、动态背景分离、光照变化适应性调整，识别考生的面部和眼部关键特征，包括眼睛的开合状态、眼球的移动方向和面部的表情变化，生成操作员特征数据集；

23、所述异常行为检测子模块基于操作员特征数据集，应用孤立森林算法，分析考生的面部和眼动特征数据，识别不符合正常考试行为模式的异常行为，包括频繁的视线转移和异常的面部表情，识别作弊企图和违规行为，生成异常行为识别结果；

24、所述风险等级评定子模块基于异常行为识别结果，采用决策树分类算法，通过分析异常行为的关键特征，包括异常行为的持续时间、频次和行为种类，对异常行为进行风险等级评定，为监考人员和系统管理员提供风险评估等级信息和对应的干预措施，生成风险监控记录。

25、进一步优化：所述技能与决策分析模块包括技能执行分析子模块、文本决策分析子模块、图像技能评定子模块；

26、所述技能执行分析子模块基于链上数据凭证和风险监控记录，采用支持向量机算法，结合考生实操行为数据，识别考生的操作技能水平，分析考生在消防设施操作模拟中的动作准确性、响应速度和操作顺序，结合多个特征维度，包括操作时长和错误次数，评估考生的技能执行水平，生成技能分析细节；

27、所述文本决策分析子模块基于技能分析细节，采用bert模型，通过解析文本的上下文关系，识别考生回答中的关键信息，包括逻辑连贯性、答案的准确性和多维性，分析考生在理论知识考试部分的文本回答，评估考生在面对多种消防情境时的决策能力和理论知识运用能力，生成决策能力综合评价；

28、所述图像技能评定子模块基于决策能力综合评价，利用卷积神经网络，通过分析考生操作消防设施时的手势动作、设备操作姿态，评估考生的实际操作技能，提高评估的客观性和准确性，生成能力评估信息。

29、进一步优化：所述考题自适应更新模块包括知识点提取子模块、技术规范分析子模块、考题生成子模块；

30、所述知识点提取子模块基于消防操作规范与技术规范和能力评估信息，应用tf-idf算法，识别文档关键词，结合潜在狄利克雷分配算法，通过文本数据的预处理，包括分词、去除停用词，建立词袋模型和主题模型，识别与消防设备操作关联的关键知识点，生成基础知识数据集；

31、所述技术规范分析子模块基于基础知识数据集，利用长短期记忆网络，分析知识点的上下文关系和应用背景，包括评估知识点的定义、操作步骤、安全要求和适用情境，生成操作指南分析结果；

32、所述考题生成子模块基于操作指南分析结果，采用seq2seq模型，构建和格式化新考题，将文本描述的操作指南转换成多种题目类型的考题文本，包括选择题、判断题、案例分析题，生成更新考题集。

33、进一步优化：所述故障诊断与系统反馈模块包括故障预测子模块、问题归类子模块、修复方案匹配子模块；

34、所述故障预测子模块基于更新考题集和系统运行日志，采用逻辑回归算法，评估错误日志、系统警告和用户反馈，识别故障模式，利用时间序列分析，评估故障发生的时间趋势和周期性，预测故障时间点和频率，识别故障模式趋势，生成预测性故障分析信息；

35、所述问题归类子模块基于预测性故障分析信息，使用k-均值聚类算法，对问题进行分类，分析故障信息中的多维特征，包括故障代码、发生模块、用户操作路径，按特征相似度分组成多个类别，识别常见故障模式和非典型问题，优化处理流程和修复策略，生成分类问题目录；

36、所述修复方案匹配子模块基于分类问题目录，应用决策树算法，结合问题的特征和历史修复效果，从修复方案库中为多种问题类别匹配修复方案，包括自动修复脚本、手动干预指导和系统配置调整，结合修复方案的适用性、效率和成本，为系统管理员匹配解决方案，保障系统稳定运行，减少故障风险，生成维护与优化指令。

37、进一步优化：所述安全维护与漏洞修复模块包括漏洞识别子模块、修补策略优化子模块、安全等级评估子模块；

38、所述漏洞识别子模块基于维护与优化指令，采用抽象语法树分析，审查系统静态代码，识别代码中的逻辑错误和安全漏洞，包括输入验证不足和不安全的数据处理，结合控制流分析，分析程序执行路径中的状态变化，识别导致程序行为异常的代码，生成漏洞识别信息；

39、所述修补策略优化子模块基于漏洞识别信息，采用模拟退火算法，通过在解空间中随机选取解，匹配系统修复方案，修复识别的安全漏洞，生成优化修补策略；

40、所述安全等级评估子模块基于优化修补策略，应用贝叶斯网络模型，分析多种安全漏洞的严重性、修补策略的效果和系统安全配置，计算系统面临的总体安全风险，评定系统安全等级和安全状态，生成系统安全信息。

41、本发明还提供一种消防设施操作员实操网上考试方法，基于上述消防设施操作员实操网上考试系统执行，包括以下步骤：

42、s1：基于操作员考试数据，采用sha-256加密算法，对考试内容和考生数据进行安全加密处理，保障数据在传输和存储过程中的安全性，生成加密数据集；

43、s2：基于所述加密数据集，使用ethereum智能合约技术，自动化管理评分和证书发放流程，减少人工干预，优化过程的公正性和透明度，生成智能合约执行记录；

44、s3：基于所述智能合约执行记录，结合卷积神经网络，识别考生面部特征，结合长短期记忆网络，分析考生的行为数据，包括键盘敲击模式和鼠标移动特征，优化身份验证的准确性，生成考生认证信息；

45、s4：基于所述考生认证信息，利用opencv库和孤立森林算法，实时监控考生行为，分析考生面部表情和眼动信息，识别和记录考生异常行为，生成考生行为分析结果；

46、s5：基于所述考生行为分析结果，结合支持向量机算法和bert模型，分析考生的技能执行和决策过程，采用卷积神经网络，评估考生操作技能，生成技能等级评估结果；

47、s6：基于所述技能等级评估结果，采用tf-idf算法和潜在狄利克雷分配算法，提取消防设施操作关键知识点，结合seq2seq模型，生成更新试题库；

48、s7：基于所述更新试题库，采用逻辑回归算法和时间序列分析，结合系统日志，对系统进行故障预测与检测，结合k-均值聚类算法，对问题类型进行分类，生成系统改进方案；

49、s8：基于所述系统改进方案，采用静态代码分析和动态行为分析技术，识别安全漏洞，应用遗传算法，匹配修补策略，优化系统稳定性和安全性，生成系统安全评估信息。

50、本发明采用上述技术方案，构思巧妙，通过sha-256加密算法和ethereum智能合约，结合ipfs去中心化存储，提升数据的安全性，确保考试内容和考生数据在传输或存储过程中免受未授权访问和篡改的风险。

51、本发明通过行为特征分析和逻辑回归模型，进行精准的身份验证，减少冒名顶替和作弊行为，利用opencv库和isolation forest算法，对考生行为进行实时监控和异常检测，防止考试过程中的违规行为。

52、本发明结合支持向量机算法、bert模型和卷积神经网络，分析考生的技能执行和决策过程，提供多维和客观的能力评估；采用tf-idf算法和潜在狄利克雷分配算法，通过自然语言生成技术，结合最新消防操作规范，动态更新考题，确保考题内容的时效性和相关性，通过逻辑回归算法和聚类算法，有效预测和诊断系统故障，优化系统维护与修复策略，提高系统的稳定性和可靠性。

53、下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。