해커톤에서 프로덕션까지: Wayground의 부정행위 방지 기능, 이렇게 만들었습니다
저희는 사내 해커톤에서 "Eye See You(아이 시 유)"라는 프로젝트로 우승했습니다. 온라인 퀴즈를 위한 '프라이버시 우선' 부정행위 감지 시스템이었죠. 그로부터 6개월이 지난 지금, 그 핵심 아이디어들은 실제 프로덕션 환경에서 살아 움직이며 수백만 건의 퀴즈 세션을 지켜내고 있습니다. 48시간짜리 프로토타입이 어떻게 진짜 제품의 일부가 되었는지, 그 이야기를 들려드리겠습니다. 문제 의식 온라인 퀴즈를 활용하는 모든 선생님들은 똑같은 딜레마와 마주합니다. 학생들의 기기를 감시 도구로 만들지 않으면서, 어떻게 평가의 진정성을 지킬 수 있을까? 학생들의 '창의력'은 갈수록 진화하고 있습니다. Google Lens로 문제를 찍어 검색하고, 탭을 바꿔 검색 엔진을 돌리고, 문제를 복사해 ChatGPT에 붙여 넣고, 심지어 퀴즈를 자동으로 풀어주는 브라우저 확장 프로그램까지 동원합니다. 기존의 시험 감독 솔루션들은 웹캠, 화면 녹화, 잠금 브라우저로 맞섭니다. 하지만 이런 도구들은 침습적이고, 비용이 많이 들고, 학습 경험 자체를 망가뜨리는 마찰을 만들어냅니다. 저희는 완전히 다른 질문을 던졌습니다. 브라우저 그 자체가 우리에게 필요한 모든 걸 알려줄 수 있다면? 해커톤: 48시간, 엔지니어 3명, 그리고 하나의 미친 아이디어 저희가 만든 해커톤 프로토타입 "Eye See You"는 두 개의 탐지 레이어로 구성되어 있었습니다. 레이어 1: DOM 기반 화면 녹화 화면 공유 API로 픽셀을 캡처하는 방식(별도의 권한 요청이 필요하고, 학생이 거부하기도 쉽습니다)을 쓰는 대신, 퀴즈 탭 그 자체의 DOM 상태를 기록하기로 했습니다. 그 결과, 웹캠도, 마이크도, 학생의 권한 동의 팝업도 없이 퀴즈 안에서 실제로 무슨 일이 벌어졌는지를 시각적으로 다시 재생할 수 있게 되었습니다. 레이어 2: 행동 신호 수집 이와 동시에, 일련의 행동 이벤트를 함께 수집했습니다. 탭 전환, 복사/붙여넣기, 개발자 도구 사용, 창 크기 변경, 답변 입력 타이밍 패턴 같은 데이터를 AI 모델에 그대로 흘려보냈고, 모델은 가중치가 적용된 위험 점수와 함께 타임스탬프가 찍힌 진정성 리포트를 만들어냈습니다.
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