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Soluzione ibrida di monitoraggio remoto
Data di pubblicazione: 30 marzo 2023 () Storia del diagramma
Il monitoraggio remoto ibrido supporta i casi d'uso didattici in cui è possibile monitorare gli studenti dal vivo con l'assistenza dell'IA per evidenziare oggetti e comportamenti proibiti. Questa soluzione utilizza Amazon Rekognition per l'analisi delle immagini e l'SDK Amazon Chime per la gestione delle sessioni video. Puoi applicare questa soluzione agli esami di persona e agli esami a distanza.
Considerazioni sulla privacy
Questo è solo un diagramma tecnico e non tiene conto delle possibili implicazioni sulla privacy, delle leggi e dei regolamenti che potrebbero applicarsi a questo scenario, come avvisi sulla privacy tempestivi, consenso dell'utente e utilizzo, conservazione, elaborazione ed eliminazione dei dati personali, inclusi i dati biometrici.
Diagramma della soluzione ibrida di monitoraggio remoto
I passaggi seguenti descrivono l'architettura:
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L'architettura ospita il codice statico dell'app Web in un bucket Amazon Simple Storage Service. Amazon CloudFront fornisce questi contenuti con accesso a bassa latenza da edge location. Puoi proteggere i contenuti nel bucket Amazon S3 da accessi non intenzionali utilizzando Origin Access Control. CloudFront
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Amazon API Gateway serve le API REST e le funzioni serverless AWS Lambda gestiscono le richieste. Amazon Cognito fornisce un accesso sicuro e autenticato a queste API e gestisce le identità per supervisori e studenti.
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Per il flusso di registrazione, una richiesta API registra ogni studente. La richiesta trasmette la foto dello studente a una funzione Lambda. La funzione chiama un'API Amazon Rekognition per recuperare un'API univoca FaceId basata sui vettori di caratteristiche facciali estratti. Quello dello studente FaceId viene archiviato in un database serverless di Amazon DynamoDB per future esigenze di abbinamento.
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Il supervisore inizia l'esame chiamando un'API di messaggistica SDK di Amazon Chime. Questo avvia una sessione Amazon Chime SDK e un canale di messaggistica Amazon Chime SDK per la comunicazione basata su chat tra il supervisore e ogni studente. Il flusso di lavoro dell'esame acquisisce il consenso dello studente all'inizio dell'esame con le politiche pertinenti.
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Il flusso di lavoro dell'esame memorizza le informazioni sull'esame in DynamoDB. Per interrompere l'esame, una richiesta simile aggiorna lo stato dell'esame all'interno del database.
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Dopo l'inizio dell'esame, l'app web dello studente si connette a una sessione SDK Amazon Chime separata. L'app Web acquisisce lo streaming video e lo schermo della videocamera, utilizzando pipeline di acquisizione multimediale con il consenso dell'utente. Li salva in un bucket Amazon S3 in blocchi di file della durata massima di cinque secondi per il controllo interno e l'archiviazione.
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Per ogni nuovo blocco video salvato, Amazon S3 chiama una funzione Lambda. PutEvent La funzione estrae un fotogramma di immagine dal blocco video e lo memorizza in un altro bucket Amazon S3 come file .jpeg. Ciò ottimizza i costi pur consentendo l'utilizzo dell'intero blocco video secondo necessità.
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Un'altra funzione Lambda convalida il file .jpeg utilizzando Amazon Rekognition con chiamate API per verificare il volto dello studente, controllare quanti volti sono presenti nell'inquadratura e rilevare quando non è presente alcun volto. La funzione Lambda salva questi avvisi di risposta in DynamoDB per scopi di audit interno.
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Se Amazon Rekognition rileva azioni proibite, invia un avviso al supervisore utilizzando Amazon Simple Notification Service. https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/ Una funzione Lambda invia un avviso al supervisore (e allo studente, se necessario) utilizzando il canale di messaggistica Amazon Chime SDK.
Approfondimenti
Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
Storia del diagramma
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| Modifica | Descrizione | Data |
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Pubblicazione iniziale | Diagramma dell'architettura di riferimento pubblicato per la prima volta. | 30 marzo 2023 |
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