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他人受入率(FAR)

pointこの用語のポイント

pointNGな人(他人)なのにOKだと判断される確率だよ

point生体認証の話で出てくるよ

point「FAR」と表現された場合は「False Acceptance Rate」の略だよ

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簡単に書くよ

他人受入率(FAR)(読:タニンウケイレリツ 英:false acceptance rate)とは

人間の身体を使ってやる認証(生体認証)の精度の話で出てくる用語のひとつ
であり

本当は認証NGなはずの人(他人)なのに、コンピュータさんが勘違いして「おまえはOKなやつだな!通れ!」と判断してしまう確率のこと
です。


image piyo

詳しく書くよ

順番に見ていきましょう。
まずは予備知識として「認証」と「生体認証」について簡単に説明します。
「そんなの説明されなくても知ってるよ!」な人は適当に読み飛ばしてください。

認証は「おまえ誰?OKなやつ?」を確認する作業です。

他人受入率(FAR)

例えば

・本人しか知らない情報を入力させる
・本人しか持っていないものを提示させる
・接続元の情報を見る


のような過程を経て、OKな人かNGな人かを判定します。

他人受入率(FAR)2

※厳密には「認証+認可」の説明になっていますが気にしないことにします。そこら辺が気になる方は、用語「認可」の説明を ご覧ください。

生体認証は「人間の身体を使った認証」です。
指紋や声紋、眼の虹彩や静脈パターンなどを使います。
「こいつは どんな顔をしているかな?」のような人に貸せない身体的な特徴を利用してやる認証です。

他人受入率(FAR)3

生体認証で一番有名なのは指紋認証でしょう。
機械に指をピッ!っとやって登録されている指紋だったらOKなアレです。

他人受入率(FAR)4

指紋は人によって違います。

他人受入率(FAR)5

そして、人に貸せません。
貸し借りしようと思ったら指を切る必要があります。

他人受入率(FAR)6

ということは、登録されている指紋でピッ!っとやられたら、それは登録されている人物、本人がピッ!っとやったと判断できます。

このような指紋認証をはじめ、人間様の身体的な特徴を利用した認証が生体認証です。

以上を踏まえて、本題に入ります。

繰り返しになりますが、生体認証は人間様の身体的な特徴を利用した認証です。

身体的な特徴というのは微妙に変化します。

そのため、パスワードなどを使った認証と違って「登録されている情報と完全に一致するか?」でOKかNGかを判断できません。
「完全に一致するか?」で判断すると、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いで一致しない扱いになってしまうからです。

他人受入率(FAR)7

そこで、コンピュータさんは「大体、合ってるな。多分、本人だろう」とアバウトに判断します。

そうです。
生体認証は「多分、合ってる」で認証するのです。

そのため、正確無比が売りのコンピュータさんでも、たま~~~~~~~~に間違えます。

他人受入率(FAR)8

さて、認証におけるOKかNGかを判断するときの間違いは2種類に分類できます。
それは

1.NGな人なのにOKと判断する
2.OKな人なのにNGと判断する


の2つです。

他人受入率(FAR)9

この2種類の間違いのうち

1.NGな人なのにOKと判断する

間違いをしてしまう確率が「他人受入率」です。
「FAR」と表現されることも あります。

他人受入率(FAR)10

「FAR」と表現された場合は「False Acceptance Rate(フォルス・アクセプタンス・レート)」の略です。
気が向いたら、覚えてあげてください。

他人受入率(FAR)11

※「False Acceptance Rate」を何となく日本語にすると「誤って受け入れる率」となります。[詳細]

例えば「他人受入率(FAR)が1%」であれば「100回に1回くらいは、間違って、NGな人なのにOKと判断しちゃうかもね」です。
文字通り「他人なのにれてしまう確」ですね。

あと、ついでなので書いておくと

2.OKな人なのにNGと判断する

間違いをしてしまう確率は「本人拒否率」や「FRR」と言います。
こちらは「本人なのに拒否してしまう確」です。

他人受入率(FAR)12

他人受入率(FAR)と本人拒否率(FRR)はセットで覚えてあげてください。
この2つには相関関係があります。

例えば「登録されている情報と一致する?」のチェックを ゆるくしたとしましょう。

他人受入率(FAR)13

そうすると、本人拒否率は低くなります。
チェックを ゆるくするほど、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いを無視してくれるからです。
本人なのに「おまえは本人じゃないな!」と判断される確率が低くなります。

他人受入率(FAR)14

その代わり、他人受入率は高くなります。
多少の違いがあっても「あっ!なんか違う気もするけど、多分、本人でしょ!」と判断されるからです。
他人なのに「あなたは本人ですね!」と判断される確率は高くなります。

他人受入率(FAR)15

逆もしかり、です。

「登録されている情報と一致する?」のチェックを厳しくしたとしましょう。

他人受入率(FAR)16

そうすると、本人拒否率は高くなります。
チェックを厳しくするほど、髪を切ったり、お肌が荒れたり、寝不足で目が充血したりといった、ちょっとした違いで一致しない扱いになってしまうからです。
本人なのに「おまえは本人じゃないな!」と判断される確率が高くなります。

他人受入率(FAR)17

その代わり、他人受入率は低くなります。
ちょっとした違いでも「あっ!ここが本人と違うな!きっと、これは本人じゃないな!」と判断されるからです。
他人なのに「あなたは本人ですね!」と判断される確率は低くなります。

他人受入率(FAR)18

本人拒否率を低くしようとすると他人受入率が高くなります。
他人受入率を低くしようとすると本人拒否率が高くなります。
これは絶対です。

よって、バランスを考えて、どれくらい厳密にチェックするか設定する必要があります。


image piyo2

一言でまとめるよ

まぁ「他人受入率(FAR)」って単語が出てきたら「本来なら認証NGな人(他人)なのにOKと判断される確率なんだな~」と お考えください。

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おまけ

■訳してみるよ

「FAR」は「False Acceptance Rate(フォルス・アクセプタンス・レート)」の略です。
「false(フォルス)」の意味は「誤った」とか「偽の」とかです。
「acceptance(アクセプタンス)」の意味は「受け入れ」とか「受け取り」とかです。
「rate(レート)」の意味は「割合」とか「率」とかです。
何となく くっつけると

誤って受け入れる率

となります。


■違いの分かるピヨピヨ




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