PROVA COM MONITORAMENTO E ANTI-FRAUDE

Sistema de Monitoramento e Reconhecimento Facial

O que é?

O sistema de Monitoramento e Reconhecimento Facial é um módulo de fiscalização de provas online (também conhecido no mercado como proctoring). Ele foi construído do zero e integrado diretamente à plataforma, com o objetivo de garantir a integridade das provas realizadas remotamente, assegurando que o aluno que está fazendo a prova é realmente quem diz ser, e que não está cometendo irregularidades durante a realização.

O sistema opera em duas frentes complementares:

1. Verificação de identidade — antes da prova começar, o aluno precisa tirar uma selfie que é comparada automaticamente com a foto do documento cadastrado no sistema (RG, CNH, selfie cadastrada, passaporte). Essa comparação usa reconhecimento facial rodando diretamente no navegador do aluno via face-api.js, sem precisar enviar a imagem para um serviço externo de IA.
2. Para contextos mais rápidos e menos burocráticos, temos a validação rápida, onde não há a necessidade de ter documentos do usuario na base. Nesta modalidade, é tirada uma foto do usuário no início da prova e os snapshots ao decorrer da avaliaçao.

Monitoramento durante a prova — ao longo de toda a realização, o sistema fica em segundo plano capturando fotos periódicas (snapshots) em momentos aleatórios e registrando comportamentos suspeitos como troca de aba, janela minimizada, cópia e cola, múltiplos rostos na câmera, ausência de rosto e iluminação baixa.

Por que foi criado?

Em contextos de ensino a distância, a maior vulnerabilidade de uma avaliação é a impossibilidade de verificar fisicamente quem está do outro lado. Sem algum mecanismo de fiscalização, qualquer pessoa poderia fazer a prova no lugar do aluno, usar materiais não permitidos livremente ou ter ajuda de terceiros.

O sistema resolve esse problema de forma automatizada e não intrusiva — o aluno não precisa instalar nada, tudo funciona no próprio navegador, e a experiência de prova não é interrompida mesmo quando há alertas ou quando a verificação de identidade vai para revisão manual.

Como funciona — passo a passo

Etapa 1 — Configuração pelo administrador

Antes de qualquer coisa, o monitoramento precisa ser habilitado no simulado pelo administrador ou professor. As configurações disponíveis são:

• Ativar/desativar o monitoramento para aquele simulado específico
• Modo de operação: simplificado (só captura a selfie, sem comparação) ou completo (com reconhecimento facial e comparação com documento)
• Quantidade de snapshots durante a prova (de 1 a 10, padrão 5)
• Rigor de confiança — o nível mínimo de similaridade facial para aprovar automaticamente (valor entre 0 e 1, onde menor = mais rígido)
• Exigir revisão manual — se ativo, mesmo que a comparação passe no rigor, a sessão ainda vai para fila de revisão humana

Observacoes importantes:

• Para a verificação completa funcione, precisa ter grupo de documentos vinculados ao curso onde será realizado a prova e o usuário precisa ao menos ter feito um upload desses documentos : Foto Selfie (mais recomendada, nível de verificação mais acertivo e margem de erro menor), CNH, RG ou Passaporte.
  
  
• Na criação dos Simulados, precisa haver a configuracão de Tempo em minutos, pois o sistema de fotos se baseia nele para organizar de forma aleatória as fotos durante a execução da prova.
• O arquivo do documento enviado pelo usuário tem que ser formato foto(JPEG ou PNG), pois o FaceApi (biblioteca que usamos para reconhecimento facial), não consegue acessar arquivos pdf.

Etapa 2 — Consentimento LGPD

Antes de qualquer captura de dado biométrico, o aluno precisa aceitar explicitamente o Termo de Consentimento LGPD. Esse aceite é registrado no banco com:

• IP do aluno no momento do aceite
• User-Agent do navegador (dispositivo e versão)
• Timestamp exato

Esse registro existe para garantir conformidade legal — o sistema coleta dados biométricos (imagem do rosto), que são considerados dados sensíveis pela LGPD, e exige que haja evidência documental do consentimento informado do titular.

Etapa 3 — Verificação de identidade (selfie inicial)

Com o consentimento registrado, o sistema ativa a câmera do aluno e solicita que ele tire uma selfie. O que acontece nesse momento:

1. O face-api.js (rodando no navegador, via WebGL/GPU) detecta se há exatamente um rosto enquadrado
2. Quando o rosto é detectado com qualidade suficiente, a foto pode ser registrada.
3. A selfie é enviada ao sistema junto com os dados da comparação facial: face_match_distance (distância euclidiana entre dois rostos) e face_match_confidence (percentual de confiança)
4. O sistema cria a seção de procuradoria e determina o status inicial:
   • auto_approved — passou no rigor, sem revisão manual exigida
   • pending_review — não passou no rigor ou o simulado exige revisão manual

Importante: independente do resultado, o aluno pode prosseguir com a prova. O sistema nunca bloqueia o acesso — ele apenas registra e sinaliza para revisão posterior.

O documento usado para comparação é selecionado de forma inteligente com base em uma hierarquia de prioridade:

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Etapa 4 — Monitoramento durante a prova

Assim que o aluno começa a prova, dois mecanismos entram em operação simultaneamente e silenciosamente:

Snapshots periódicos: O sistema gera uma lista de momentos aleatórios dentro da duração total da prova (ex: em uma prova de 60 minutos com 5 snapshots configurados, os momentos podem ser 8min, 19min, 31min, 44min e 56min — nunca no início nem no fim do bloco para não ser previsível). Em cada momento programado, o sistema captura uma foto via câmera e analisa:

• Quantos rostos estão visíveis
• Nível de iluminação
• Se o browser está ativo

Eventos comportamentais: O sistema monitora em tempo real e registra imediatamente quando:

• O aluno troca de aba ou minimiza o navegador (tab_switch)
• A janela perde foco (window_blur)
• O aluno sai do modo tela cheia (fullscreen_exit)
• Há tentativa de copiar ou colar conteúdo (copy_paste)

Cada evento e snapshot incrementa contadores na sessão (alerts_tab_switch, alerts_no_face, alerts_multiple_faces, alerts_low_light, alerts_window_blur, total_snapshots).

Etapa 5 — Encerramento da sessão

Quando o aluno finaliza a prova, a sessão de monitoramento é encerrada. Nesse momento o sistema executa a auto-validação inteligente: se o total de alertas for menor ou igual 5 (margem de erro segura do algoritimo), a prova é validada automaticamente pelo sistema (auto_validated) sem precisar de intervenção humana. Se ultrapassar essa margem, fica com status pending aguardando revisão.

Etapa 6 — Painel de auditoria (visão do professor/admin)

Como acessar? 

O professor ou procurador tem acesso a um painel completo com:

• Dashboard geral com totais de sessões, pendências, alertas e alertas críticos, além da taxa de aprovação automática

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• Lista de simulados com monitoramento ativo, mostrando quantas sessões cada um tem e o volume de alertas

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• Sessões pendentes de revisão com foto do aluno, percentual de confiança e tempo desde a realização

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Ao abrir uma sessão específica, o revisor vê:

• A selfie da prova lado a lado com a foto do documento cadastrado
• O percentual de confiança e a distância facial calculados
• O resumo completo de todos os alertas em cards visuais
• A linha do tempo dos snapshots capturados com as fotos
• A linha do tempo dos eventos comportamentais

As ações de Validar ou Invalidar a prova, com histórico completo de todas as decisões tomadas

Etapa 7 — Validação e invalidação

O revisor pode tomar duas decisões sobre a prova:

Validar — confirma que a sessão é legítima. A performance do aluno é mantida normalmente. Pode ser feito manualmente pelo revisor ou automaticamente pelo sistema no encerramento.

Invalidar — registra que houve irregularidade. O revisor é obrigado a informar um motivo detalhado (mínimo 10 caracteres, max 1000 caracteres). O aluno recebe uma notificação com o motivo e é informado de que pode entrar com recurso.

Ambas as ações geram entradas no histórico de decisões da sessão, que funciona como um log auditável de todas as decisões (incluindo reversões — um revisor pode validar uma prova que foi invalidada anteriormente, aceitando assim o recurso do aluno).

O que o sistema detecta

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O que o sistema não detecta

É importante documentar também as limitações conhecidas:

• Em dispositivos mobile: troca de app não é detectável com a mesma confiabilidade, pois o sistema de eventos do browser em mobile tem comportamento diferente
• PDFs como documento: o reconhecimento facial exige uma imagem (jpg/png) — documentos enviados como PDF não podem ser usados para comparação
• VPN ou IP falso: o IP registrado no consentimento LGPD pode ser de um proxy
• Câmera bloqueada: se o aluno negar permissão de câmera, o sistema não consegue operar — isso deve ser tratado com orientação prévia ao aluno