보안 문제

기술 발전이 새롭고 부상하는 치트 전술에 점점 더 많이 직면하고 있지만 이것은 테스트 조직을 종종 괴롭히는 많은 보안 위협 중 하나일 뿐입니다. 이러한 위협은 테스트 항목에 단순한 위험 이상을 나타냅니다. 또한 조직의 자격 증명에 대한 평판에 심각한 위협이 됩니다. 보안 침해의 재정적 영향도 중요합니다. 올해에만 보안 침해의 평균 비용이 2021년 424만 달러에서 2022년 435만 달러로 2.6% 증가했습니다. 그러나 인공 지능(AI)을 활용하면 데이터 유출의 평균 비용을 최대 305만 달러까지 줄일 수 있습니다. 항목 수집, 프록시 테스트 및 시험 중 타사와 통신하는 데 사용되는 무선 Bluetooth 이어폰과 같은 고급 기술 기반 조치와 같은 부정 행위 전술이 진화함에 따라 조직이 직면할 수 있는 위협 목록이 계속 증가하고 있습니다. . 조직의 평판을 보호하고 평가의 성공을 보장하려면 시험 개발부터 시작하여 시험 개발 및 제공 수명 주기의 모든 단계에서 이러한 새로운 위협에 대처할 수 있는 적절한 기술을 갖추는 것이 중요합니다. 오늘날 LOFT(Linear On Fly Testing) 또는 AIG(Automated Item Generation)와 같은 AI 도구 및 기술은 시험 항목에 대한 추가 보안 계층을 제공하기 위해 시험 개발 내에서 오랫동안 활용되어 왔지만 시험 환경이 발전함에 따라 이러한 도구는 고유한 과제를 제공하는 것 외에도 한때 제공했던 방어 계층을 제공하는 데 부족하기 시작합니다.

노출을 줄이고 시험 무결성을 유지하려면 항목 은행에 얼마나 많은 항목이 필요합니까? 지식의 정확한 이해를 보장하기 위해 다루어야 하는 시험 영역은 무엇입니까? 이러한 영역을 적절히 다루기 위해 얼마나 많은 SME(Subject Matter Expert)를 채용해야 합니까? 이는 많은 시험 기관이 시험 개발 프로세스 초기에 가장 일반적인 질문 중 일부이지만 SME 소진, 이직, 인간의 편견, 내용의 참신함, 민첩성 부족과 같은 이러한 질문에 존재하는 추가 문제를 고려하는 것도 중요합니다. 시험 주제 변경 등. 시험 개발로 인해 시간, 돈 및 노동 자원이 빠르게 고갈되는 것은 당연합니다. 즉, 지금까지는 그렇습니다. SME가 콘텐츠를 검토하는 시간을 간소화하고 처음부터 질문을 생성하는 데 드는 추가 시간과 비용을 없애면서 생산성, 창의성 및 항목 작성 속도를 높일 수 있다면 어떨까요? 이것이 이상적이며 사실이라고 하기에는 너무 좋은 것처럼 들릴 수 있지만 남아 있는 한 가지 뛰어난 질문은 이것이 어떻게 작동하는가입니다.

AI의 출현

차세대 테스트 개발은 AI 지원 항목 생성을 활용하여 다양한 고품질 항목을 구축하고 보관하는 데 필요한 시간을 줄이는 동시에 SME와 협력하여 프로그램의 요구 사항을 더 잘 이해하고 더 높은 품질의 항목을 생성하는 방법을 배웁니다. 시험 내용에 대해 배웁니다. 이러한 유형의 획기적인 AI를 구현함으로써 조직은 문항 개발 프로세스를 간소화하여 최대 10배의 속도로 더 많은 양의 고품질 시험 문항을 생성할 수 있습니다. 결과적으로 SME는 AI 생성 항목을 검토하는 데 더 많은 시간을 할애하고 AI 모델을 개선하여 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. SME는 더 이상 시험 영역을 소화하고 처음부터 항목을 만드는 데 대부분의 시간을 할애할 필요가 없습니다. 이것이 훌륭하게 들릴지 모르지만 위에서부터 다가오는 질문은 여전히 남아 있습니다. 어떻게 작동합니까? Finetune의 AI 도구 제품군을 사용하면 시험에 필요한 도메인을 기반으로 고유한 항목을 제공하기 위해 프로그램에서 템플릿, 클론 또는 변형에 의존하지 않고 양질의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 지금까지 여러 중소기업을 고용하여 필요한 주제 영역에서 매우 상세한 자료를 검토해야만 획득할 수 있었던 가장 복잡한 분야에서도 실제 시나리오와 상황을 신속하게 생성합니다. Finetune의 AI 모델은 품질을 희생하지 않으면서 안전하고 효율적인 아이템 개발을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

보안: 침해 가능성을 줄이는 동시에 중소기업에 빠른 속도로 생산된 품질 테스트 항목을 제공합니다. 더 많은 볼륨을 구축 평가를 위해 AI가 생성한 항목은 항목 노출 감소를 통해 추가 보안 계층을 구축하고 시험 양식의 수명을 보장하고 자격 증명의 명성을 보존합니다.

효율성: 기존 항목 작성 방식보다 최대 10배 빠르게 항목을 생산합니다. 또한 AI 모델은 확립하는 데 시간이 덜 걸리는 동시에 저작권 허가 비용을 없애고 작가 워크숍을 자주 운영함으로써 발생하는 시간과 투자 비용을 크게 줄여줍니다.

품질: AI 모델은 템플릿을 사용하지 않고 항목의 창의성과 변형을 증가시켜 복제 및 변형을 제거합니다. 품질에 대한 엄격한 초점을 유지하면서 일반적으로 광범위한 SME 협업을 통해서만 달성할 수 있는 새로운 시나리오를 활용합니다. Finetune의 모델은 프로그램이 필요로 하는 유연성을 제공하고 SME로부터 학습하며 각 용도에 따라 역량, 분류 및 인지적 복잡성을 통합하도록 구축되었습니다.

조직의 자격 증명에 대한 중요한 투자는 재정적 측면뿐만 아니라 시간, 노력, 인식 및 평판도 측정됩니다. 항목 생성 비용은 성공적인 라이선스 또는 자격 증명 프로그램을 실행하고 유지하는 데 상당한 부분을 차지하지만 보안 위반으로 인해 이러한 각 영역에서 발생하는 추가 비용을 고려하십시오. 이 비용은 2022년에만 평균 435만 달러를 훨씬 초과합니다. Finetune의 AI 지원 항목 생성을 활용하여 조직은 시험 자산 그 이상을 보호하고 자격 증명의 지속적인 활력과 관련성을 보장합니다.

그렇다면 Finetune의 AI 항목 생성이 프로그램에 도움이 될 수 있는지 어떻게 결정합니까? 이 혁신적인 AI 접근 방식은 이해하기 어려울 수 있지만 도구의 구현 및 사용은 전혀 위협적이지 않습니다. Finetune의 AI 모델은 더 적은 물리적 접촉점으로 시험의 안전성을 강화할 뿐만 아니라 창의적인 문항 생성 및 광범위한 문항 풀로 시험 개발을 향상시켜 문항 노출 감소를 통해 시험 수명을 연장할 수 있습니다. Finetune의 AI 지원 항목 생성을 활용하여 시험 자산 이상을 보호하고 자격 증명의 지속적인 활력, 관련성 및 보안을 보장합니다.

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