Questão 21 — SK0-005 CompTIA Server+ Simulado Online Grátis

Explicação: Conceito Básico: As redes neurais podem ser treinadas para identificar e combinar padrões complexos multiponto em dados. Para autenticação biométrica, o reconhecimento facial usa redes neurais profundas para extrair e comparar dezenas a centenas de pontos de características faciais de uma imagem de entrada. CompTIA SecAI+ cobre autenticação baseada em rede neural sob conceitos básicos de IA. Por que A está correto: Os sistemas de reconhecimento facial usam redes neurais especificamente treinadas para identificar vários pontos de referência faciais e pontos característicos, como distância dos olhos, formato do nariz e contorno do maxilar, a partir de imagens de entrada. Esses vetores de recursos extraídos são comparados com modelos armazenados para autenticar indivíduos, tornando este o exemplo ideal de saída de autenticação baseada em rede neural multiponto. Por que B está errado: uma chave de criptografia é um artefato criptográfico, não uma saída do modelo de IA. As chaves de criptografia são geradas matematicamente, não por meio de treinamento de rede neural ou identificação de recursos multiponto a partir de entradas biométricas. Por que C está errado: OAuth é uma estrutura de protocolo de autorização aberta que lida com acesso delegado e concessões de permissão entre serviços. É um padrão de delegação de autenticação, não um modelo de IA que processa entradas por meio de redes neurais. Por que D está errado: uma caixa delimitadora é uma saída dos modelos de detecção de objetos que desenha uma caixa retangular ao redor dos objetos detectados em uma imagem. Embora use redes neurais, ele identifica a localização do objeto em vez de vários pontos de recurso para fins de autenticação.