Questão FC483746
Julgue o próximo item, relativo aos modos de transmissão de dados, ao modelo OSI, à linguagem Python e aos conceitos de falso positivo (FPIR) e falso negativo (FNIR) dos testes de
Recursos e Ferramentas de Segurança da Informação
CEBRASPE (CESPE) · 2025
Julgue o próximo item, relativo aos modos de transmissão de dados, ao modelo OSI, à linguagem Python e aos conceitos de falso positivo (FPIR) e falso negativo (FNIR) dos testes de acurácia do NIST.GOV.
O indicador FPIR é diretamente influenciado por um limiar de decisão mal ajustado, o que pode comprometer a segurança de sistemas biométricos ao se aceitarem usuários não autorizados.
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Gabarito
Certo
Comentário do professor
A afirmação é CERTA porque a FPIR mede a taxa de identificações incorretas em buscas 1:N, ou seja, a probabilidade de o sistema declarar um impostor como correspondência. Essa taxa depende diretamente do limiar de decisão, que determina quando um escore de similaridade é considerado aceito: \(score \ge T\).
Se o limiar for ajustado para um valor baixo, muitos pares com similaridade moderada serão aceitos, aumentando os falsos positivos e, portanto, a FPIR. O oposto ocorre com limiar alto, que reduz FPIR mas aumenta a taxa de falsos negativos (FNIR).
Em termos simples, pode-se representar taxas clássicas como \(FPIR \approx \frac{FP}{FP+TN}\) e \(FNIR \approx \frac{FN}{FN+TP}\). Ajustar mal o limiar cria um trade‑off entre segurança e usabilidade.
Logo, um limiar mal ajustado compromete a segurança biométrica ao permitir acesso de usuários não autorizados via aumento da FPIR.
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