传统的在线评估系统主要依赖浏览器锁定、摄像头监控和行为分析，但仍然容易受到攻击，攻击者可以通过截屏、屏幕共享、光学字符识别和自动爬取等方式提取评估内容。
本文提出了一种新的数学框架——多层上下文伪装理论（MCCT），它扩展了多维时空上下文伪装模型（MSCCM），在MARS（多模态评估弹性套件）中引入了语义叠加的概念。
该框架使用条件熵来表达计算模糊性，推导出六个耦合构造：上下文逆运算符、上下文叠加运算符、分离通道、人类可读性函数、计算模糊性函数和上下文伪装张量。
我们还建立了模糊性、伪装密度、语义保留、多观察泄漏和时空多路复用等理论性质，并提出了一种渲染算法及其计算复杂度和预注册评估协议。
博主点评： 本文提出的多层上下文伪装理论为行为适应、无障碍和计算弹性的数字评估提供了一个严谨的数学基础，通过保护渲染的评估内容同时保持合法用户的可读性。