論文の概要: Securing the Sandbox: A Rootless Containerized Framework for Process-Oriented Monitoring in Computer Graphics Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05929v1
- Date: Thu, 04 Jun 2026 09:33:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.694933
- Title: Securing the Sandbox: A Rootless Containerized Framework for Process-Oriented Monitoring in Computer Graphics Education
- Title（参考訳）: Sandboxのセキュア化 - コンピュータグラフィックス教育におけるプロセス指向監視のためのルータレスコンテナ化フレームワーク
- Authors: Germán Arroyo, Luis López, Juan Carlos Torres,
- Abstract要約: 本稿では,プロセス指向監視とインフラストラクチャセキュリティの緊張を解消するためのセキュアで低コストなフレームワークであるVISMATICを提案する。
堅牢な環境分離と明示的なユーザインタラクショントラッキングをAPIレベルで組み合わせることで、VISMATICは、基盤となるホストシステムを公開することなく、真のプログラミング動作をキャプチャする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Computer Science education fundamentally depends on intensive laboratory hours to foster true programming mastery and logical reasoning. However, the widespread adoption of Generative Artificial Intelligence (AI) has made it virtually impossible to distinguish authentic student effort from instant AI code synthesis by evaluating final submissions alone. To preserve pedagogical integrity, educators must enforce authentic coding discipline, guiding students through unassisted, iterative development cycles. While centralized environments like JupyterHub provide instructors with a platform to host and monitor the learning process step-by-step, they introduce severe operational vulnerabilities; because Jupyter environments inherently allow arbitrary shell command execution, they expose the underlying shared host to unauthorized system manipulation and lateral movement. This paper presents VISMATIC, a secure, low-cost framework designed to resolve this tension between process-oriented monitoring and infrastructure security. By pairing robust environment isolation with explicit user-interaction tracking at the API level, VISMATIC captures authentic programming behaviors without exposing the underlying host system. Evaluation from a pilot student cohort demonstrates that our macro-level behavioral metrics successfully flag statistical anomalies indicative of automated or off-platform workflows while preserving student anonymity, offering a scalable blueprint for safeguarding educational discipline in the AI era.
- Abstract（参考訳）: コンピュータサイエンス教育は基本的に、真のプログラミングの熟達と論理的推論を育むために集中的な実験時間に依存する。
しかし、生成人工知能(AI)の普及により、ファイナリストのみを評価することで、学生の真正な努力とインスタントAIコード合成を区別することは事実上不可能になっている。
教育的整合性を維持するためには、教育者は生徒に無支援の反復的な開発サイクルを通じて、真のコーディングの規律を強制する必要がある。
JupyterHubのような集中型環境は、インストラクターに学習プロセスを段階的にホストし監視するプラットフォームを提供するが、重大な運用上の脆弱性を導入する。
本稿では,プロセス指向監視とインフラストラクチャセキュリティの緊張を解消するためのセキュアで低コストなフレームワークであるVISMATICを提案する。
堅牢な環境分離と明示的なユーザインタラクショントラッキングをAPIレベルで組み合わせることで、VISMATICは、基盤となるホストシステムを公開することなく、真のプログラミング動作をキャプチャする。
パイロット学生のコホートによる評価は、我々のマクロレベルの行動指標が、自動化されたワークフローやプラットフォーム外のワークフローを示す統計上の異常にフラグを付けるのに成功し、学生の匿名性を保ち、AI時代の教育規律を保護するためのスケーラブルな青写真を提供することを示した。
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