Questão de Segurança da Informação — Questões Mescladas de Autenticação e Controle de Acesso — CESPE / CEBRASPE 2025
Segurança da Informação›Questões Mescladas de Autenticação e Controle de Acesso
Código
ce418233
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
PF
Ano
2025
Cargo
E
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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EErrado
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GabaritoC — Certo
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Testes de acurácia do NIST: FPIR e FNIR em sistemas biométricos
✅ CERTO. A afirmação está correta: o FPIR (False Positive Identification Rate) é diretamente influenciado pelo limiar de decisão, e um limiar mal ajustado pode aumentar a taxa de falsos positivos, comprometendo a segurança ao aceitar usuários não autorizados. O conceito está alinhado com a definição de FPIR como a taxa de falsos positivos, que associa um indivíduo a uma identidade que não é dele.
O FPIR e o FNIR são métricas utilizadas para avaliar a acurácia de sistemas biométricos, conforme os testes do NIST (National Institute of Standards and Technology). O FPIR mede a proporção de tentativas em que o sistema aceita incorretamente um usuário não autorizado (falso positivo), enquanto o FNIR mede a proporção de tentativas em que o sistema rejeita incorretamente um usuário autorizado (falso negativo). Essas métricas são fundamentais para calibrar o equilíbrio entre segurança e usabilidade.
O limiar de decisão é o ponto de corte que determina se uma tentativa de autenticação é aceita ou rejeitada, com base na similaridade entre a amostra biométrica apresentada e o template armazenado. Se o limiar for muito permissivo (baixo), o sistema aceitará mais tentativas, aumentando o FPIR e, consequentemente, o risco de aceitar usuários não autorizados. Se o limiar for muito restritivo (alto), o sistema rejeitará mais tentativas, aumentando o FNIR e prejudicando a experiência de usuários legítimos. Portanto, o ajuste do limiar é um trade-off direto entre FPIR e FNIR.
Na prática, um sistema biométrico com limiar mal ajustado pode, por exemplo, permitir que uma pessoa não cadastrada acesse um cofre ou um sistema corporativo, pois sua impressão digital ou reconhecimento facial seria erroneamente aceito como correspondente a um usuário autorizado. Isso representa uma falha grave de segurança, pois compromete a confidencialidade e a integridade dos dados protegidos.
A banca explora a relação entre o limiar de decisão e as taxas de erro, que é um conceito central em sistemas biométricos. A pegadinha está em confundir FPIR com FNIR: enquanto o FPIR está associado à aceitação indevida (insegurança), o FNIR está associado à rejeição indevida (indisponibilidade). O enunciado corretamente vincula o FPIR à aceitação de usuários não autorizados, o que é exatamente o efeito de um limiar mal ajustado para baixo.
NÃO CAIA NESSA!
A banca pode tentar inverter os conceitos: FPIR (falso positivo) é aceitar quem não deveria, enquanto FNIR (falso negativo) é rejeitar quem deveria ser aceito. Aqui, o enunciado acerta ao associar FPIR à aceitação de não autorizados — mas fique atento, pois em outras questões a troca desses termos é uma armadilha clássica.
Limiar permissivo (baixo)
Limiar restritivo (alto)
Rejeita
FPIR — aceita não autorizado
Correto
Aceita
Correto
FNIR — rejeita autorizado
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Item — ✅ Correto
A afirmação está correta porque o FPIR é diretamente influenciado pelo limiar de decisão. Um limiar mal ajustado, especialmente se for muito baixo, aumenta a taxa de falsos positivos, fazendo com que usuários não autorizados sejam aceitos pelo sistema biométrico. Isso compromete a segurança, pois permite acesso indevido a recursos protegidos. O conceito está alinhado com a definição de FPIR como a taxa de falsos positivos, que associa um indivíduo a uma identidade que não é dele.