在教育数字化转型进程中，传统人工监考模式已难以应对日益复杂的考试舞弊手段。本方案采用"感知层-决策层-执行层"三级架构设计，整合物联网设备集群、人工智能算法矩阵和区块链存证系统，构建覆盖考前准备、考中监控、考后追溯的全周期防护体系。

前端感知层部署包括双目摄像头阵列、毫米波雷达、生物特征采集终端等12类智能设备，形成立体化监测网络。其中，第三代人脸识别模组支持每秒120帧动态追踪，配合指静脉验证装置实现双重身份核验。环境感知模块可实时捕捉异常声响源定位，电磁波探测器能识别隐藏式通讯设备。

核心决策层搭载深度定制的"鹰眼"AI引擎，其行为分析模型融合3D姿态识别、微表情解析、笔迹动力学三大技术维度。通过建立包含47项指标的异常行为评价体系，当考生出现频繁头部转动（超过设定阈值）、瞳孔异常扩张、书写节奏紊乱等情况时，系统自动触发三级预警。值得注意的是，该模型特别针对新型作弊手段如摩尔斯电码敲击桌面、隐形眼镜显示接收等设计专项检测算法。

创新性引入区块链存证机制，将考生答题过程的关键数据（包括每次鼠标点击坐标、键盘输入间隔、屏幕切换时间戳）生成哈希值上链存储。联合Hyperledger Fabric联盟链架构，确保数据修改留痕且可追溯。同时开发司法级取证接口，为后续调查提供完整数字证据链。

大数据分析平台每日处理PB级教学数据，除常规的成绩波动分析外，重点构建"群体协同作弊图谱"。通过挖掘IP地址关联性、答题相似度聚类、社交关系网络拓扑等特征，成功识别出跨考场组织作弊案件。在某次四六级考试中，该系统提前48小时预警某培训机构组织的替考团伙，准确率达92.6%。

本方案已在试点学校取得显著成效：考场违纪事件同比下降78%，大规模作弊案件归零。配套开发的教师端智能巡考助手，可通过AR眼镜实时接收预警信息；学生诚信档案系统则对接教务管理平台，形成长效约束机制。未来计划扩展至在线考试场景，运用联邦学习技术保护隐私的同时提升模型泛化能力。