False positive vs. False negative

의외로 햇갈리는 내용이다.

쉽게 설명을 해보긴 하겠으나 받아 들이는 사람의 입장에 따라 어려울 수도 있겠지만...

해석을 뒤에서부터 앞으로 하게 되면 의외로 간단하게 해결된다.

(참거짓) (진단결과)

False negative : 거짓이라고 판단했는데 판단 오류 (실제로는 참)

이 경우는 잘 못 판한단 부분만 정정해주면 된다. 하지만

False positive : 참으로 판단했는데 판단오류 (실제로는 거짓)

이 경우는 치명적인 손실을 유발할 수 있게 된다.

직업이 직업이니 만큼 보안쪽 관점으로 보자면, False negative의 경우 원래는 인가된 사용자인데 잘못된 처리로 인가가 되지 않은 사용자라고 판단하여 접근을 할 수 없게 된다. 이 경우 해당 사용자만 불편을 겪지만 시스템적으로는 안전하다 하지만 False positive의 경우는 인가되지 않은 사용자가 인가된 것으로 잘 못 판단되어 회사의 기밀이 유출이라든지 데이터를 위변조, 훼손시킬 우려가 발생된다. 

따라서 False negative보다 False positive가 더 위험성이 높다고 보면 되겠다.

ps. 생체인식의 민감성 부분과 일맥상통 

False negative => FRR ( False Reject Rate )

False positive => FAR ( False Acceptance Rate )