Если имелось ввиду "в каком виде и какая информация хранится", то, как уже писалось выше, под каждого конкретного пользователя (его идентификатор) обучается нейронная сеть, параметры которой (весовые коэффициенты, смещения, топология) и хранятся на сервере.
Также ввиду того, что непосредственно перед обучением той самой нейронной сети первичные данные (изображение пользователя) также обрабатываются другой нейросетью (свёрткой) с целью выделения уникальных фич (характеристик) лица, которые в свою очередь представлены в виде некоторого нечеловекоинтерпритируемого вектора размером 512байт, обучаемая итоговая (хранимая) нейросеть (её параметры) в принципе может быть приравнена к некоторому хешу с солью (вес сжатой нейросети от 40Кб).
Использование же функций таких как Argon2, Scrypt, PBKDF2 и т.д. не имеет особого смысла при входном векторе большого размера (в нашем случае 36Кб). При этом сами операции получения некоторого ключа при наличии сохранённой нейросети нельзя назвать "нетребовательными к ресурсам".
Если имелось ввиду "в каком виде и какая информация хранится", то, как уже писалось выше, под каждого конкретного пользователя (его идентификатор) обучается нейронная сеть, параметры которой (весовые коэффициенты, смещения, топология) и хранятся на сервере.
Также ввиду того, что непосредственно перед обучением той самой нейронной сети первичные данные (изображение пользователя) также обрабатываются другой нейросетью (свёрткой) с целью выделения уникальных фич (характеристик) лица, которые в свою очередь представлены в виде некоторого нечеловекоинтерпритируемого вектора размером 512байт, обучаемая итоговая (хранимая) нейросеть (её параметры) в принципе может быть приравнена к некоторому хешу с солью (вес сжатой нейросети от 40Кб).
Использование же функций таких как Argon2, Scrypt, PBKDF2 и т.д. не имеет особого смысла при входном векторе большого размера (в нашем случае 36Кб). При этом сами операции получения некоторого ключа при наличии сохранённой нейросети нельзя назвать "нетребовательными к ресурсам".