La ficha, para el expediente.

• 39,3 %

  De los celulares visibles en un fotograma, cazados

  MétodoNuestro detector de objetos, con el mismo umbral con que opera en producción, medido sobre COCO val2017: una muestra pública de 5.000 imágenes de escenas cotidianas.

  LímiteNo significa «cazamos el 39 % de las trampas»: si hay un celular a la vista en ese fotograma, lo vemos 4 de cada 10 veces.

• 1,5 %

  Falsa acusación por fotograma

  MétodoMismo umbral, medido sobre la misma muestra.

  LímiteMedido sobre fotos de escenas, no sobre webcams de examen. En real probablemente sea peor.

• 1

  Clases de objeto que generan un evento: solo el celular

  MétodoMedido por clase. Acusar por «portátil» dio 100 % de falsa acusación sobre 65 imágenes.

  LímiteNo detectamos apuntes, libros ni segundas pantallas.

• 2 de 3

  Muestras consecutivas con el objeto antes de emitir un evento

  MétodoVotación temporal sobre las últimas 3 capturas.

  LímiteFiltra el fogonazo aleatorio, no el sesgo sistemático del detector.

• 0

  Señales automáticas que sancionan por sí solas

  MétodoDecisión de diseño verificada en código: toda detección visual es evidencia para revisión humana.

• 2,1 ms

  Capa 0 (revisión clásica de imagen), por fotograma

  MétodoMedido en el contenedor real, con el tamaño de imagen real de la webcam.

• 150 ms

  Capa 1 (detector de objetos), por pasada

  MétodoMismo host, misma imagen. 70× más cara que la capa 0: por eso corre por cadencia.

  LímiteCon imágenes de 640×480 sube a ~205 ms.

• 40–60

  Alumnos concurrentes con triaje visual

  MétodoUna pasada de capa 1 cada 30 s por cámara, ~7 fotogramas/s, 4 hilos sin GPU.

  LímiteEl host comparte CPU con otras aplicaciones; los tiempos bailan entre corridas. Más allá hace falta hardware dedicado.

• ~6 req/s

  Capacidad del servicio de visión, medida por red

  MétodoPeticiones completas contra el contenedor con 4 CPU, imagen de 320×240 a 17 KB.

• 60

  Alumnos virtuales entrando todos en ≤15 s, sin un solo fallo

  MétodoPrueba de carga del 3 de agosto de 2026: 60 alumnos virtuales con el script del propio repositorio, arranque simultáneo (lo peor del minuto 0) contra el servidor de producción. Dos corridas, 10.510 y 10.220 peticiones: 0 % de peticiones fallidas y 0 % de errores 5xx en ambas. Integridad post-carga verificada: 2.503 sesiones, sin duplicados ni notas fuera de rango.

  LímiteEl examen de la prueba no lleva triaje visual (la prueba de carga no tiene cámara): mide el motor de examen, no la visión. Y el host comparte la base de datos con otras aplicaciones.

• 104 ms

  Autoguardado por pregunta, mediana, durante ese pico

  MétodoTiempo de la petición de respuesta en las mismas corridas (104 y 116 ms de mediana).

  LímiteEl p95 llegó a 1,5–1,7 s en ese host compartido: bajo pico hay cola, y lo decimos.

• 2

  Consultas fijas cada 5 s por supervisor conectado al panel

  MétodoContadores denormalizados en la propia fila de la sesión: el coste de supervisar no crece con el número de eventos del examen. Verificado en código.

• 90 días

  Retención de evidencia por defecto, configurable por institución

  MétodoPurga diaria automática que borra únicamente las imágenes.

  LímiteLos incidentes y el score sobreviven a la purga: el acta se conserva.

• AES-256-GCM

  Cifrado en reposo de cada imagen de evidencia

  MétodoSe cifran los bytes del JPEG. Cada descifrado queda registrado.

  LímiteLa clave vive en el entorno del servidor: no es conocimiento cero.

• 1

  Subencargado con acceso a imágenes (proveedor externo de IA, solo en la capa 2)

  MétodoLas capas 0 y 1 corren en red propia y no son transferencia a terceros.

  LímiteRequiere consentimiento explícito y separado; quien lo rechaza rinde igual.

• HMAC-SHA256

  Registro de auditoría encadenado e inmutable

  MétodoCada entrada firmada y encadenada con la anterior, incluido su número de orden. La base rechaza modificarla.

El resumen; la causa técnica de cada una está en qué detecta y qué no.

• ✕Verificación de identidad, reconocimiento facial o biometría
• ✕Detección de IA invisible, overlays o herramientas tipo Cluely
• ✕Detección de voz o análisis de audio
• ✕Grabación de audio: el examen oral es en vivo y la defensa no pasa por nuestros servidores
• ✕Detección de apuntes, libros o segundas pantallas
• ✕Impedir copiar: el bloqueo del navegador es evadible y lo decimos
• ✕Vigilancia humana en vivo o vídeo en directo
• ✕Integración LTI / SSO institucional (hoy no existe)
• ✕Conformidad WCAG declarada (falta auditoría externa; autoevaluación publicada)