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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-SCI-BIOMETRIC
category: Unified
confidence_score: 0.97
tags: [Biometrics, Security, Authentication, Pattern Recognition]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Biometrics|Biometrics]] (생체 인식 보안)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> 비밀번호는 '내가 아는 것(What you know)'이지만, 생체 인식은 '나 자신(What you are)'을 증명하는 것이며 가장 보안이 강력하지만 복구 불가능한 인증 수단이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Physio[[Logic|Logic]]al vs [[Behavior|Behavior]]al**:
    - **생리학적 특성**: 지문, 안면, 홍채, 정맥 패턴 등 고정된 신체적 특징.
    - **행동적 특성**: 걸음걸이(Gait), 타이핑 리듬, 음성 등 개인이 가진 고유한 행동 패턴.
- **FAR vs FRR (보안의 저울질)**:
    - **FAR (False Acceptance Rate)**: 타인을 나로 오인할 확률 (보안 위협).
    - **FRR (False Rejection Rate)**: 나를 타인으로 오인할 확률 (사용자 불편).
    - 이 두 지표가 만나는 지점(EER)을 최소화하는 것이 시스템 성능의 핵심이다.
- **Anti-spoofing (Liveness Detection)**:
    - 사진이나 가짜 지문(Spoof)을 가려내기 위해 눈 깜빡임, 혈류 감지 등으로 실제 살아있는 신체인지 확인하는 기술.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 생체 정보는 한 번 유출되면 '비밀번호 변경'이 불가능하다. 따라서 생체 데이터를 서버에 날것으로 저장하지 않고, 암호화된 요약본(Hash)으로만 관리하는 분산 인증 프레임워크(FIDO)가 필수적이다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[System_Protocol_Standard|System_Protocol_Standard]] , [[Deployment_Final_Gate|Deployment_Final_Gate]]
- Foundation: [[Information Theory|Information Theory]]
