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いろんなサービスをネットで利用する今の時代🌐
とっても重要なのが、利用者が本人かどうかを確認するための仕組み『認証』だよね🔐
今回はその中でも
『バイオメトリクス認証』のお話だよ👀✨
その通り✨
さらに付け加えると、
今しゅはりすが挙げたような “身体的特徴” に加えて、
筆跡やキーボードを打つタイミングのような “行動的特徴” も認証に使うのが『バイオメトリクス認証』なんだ✍️
そして、
バイオメトリクス認証の問題で注目しておきたいのが、2020年頃からジワジワ出題が増えている『本人拒否率（FRR）』と『他人受入率（FAR）』のバランスを問う問題だよ☝️
安心して！✨
今のところアルファベットの略称の方じゃなくて、日本語で『本人拒否率』ってしっかり表記してあるケースしか出題されていないようだから、ひとまず日本語表記だけ覚えておけば解けると思うよ👍
この2つの率は、
✅ 『本人拒否率』
→本人なのに別人と判断されちゃう確率
✅ 『他人受入率』
→別人なのに本人と認められちゃう確率
のことで、漢字の通りの意味なんだ💡
一方を上げたら一方は下がるっていう感じで、2つの率にはトレードオフの関係があるよ⚖️
詳しくみていこう⬇️
“多少似ていれば本人と認める”という設定のシステムだと…
✅ 本人拒否率が低いから便利✨
でも
☑️ 他人受入率は高いからセキュリティは弱い💦
一方、
“完全に一致しない限り本人とは認めない”という設定のシステムだと…
☑️ 本人拒否率が高いから不便💦
でも
✅ 他人受入率は低いからセキュリティは強い🛡️
こんな感じで一長一短あるから、
顔認証システムを導入するサービスなんかでは、ちょうど良いバランスに設計しておくことが大切なんだ💡
結構ややこしいけど、
よ〜く考えたら必ず解ける問題だよ！
もし本番で出題されたら落ち着いてじっくり考えてみてね✨
試験ではこのバランスについて
令和3年度の問69みたいな穴埋め問題として
出ることが多いんだ！
ぜひテストレッスンでチェックしておこう👍
＼セクション16-レッスン15へGO／
＼令和3年度 問69も入った9問／
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