Keamanan data berbasis biometrik telah menjadi pendekatan yang semakin penting dalam menghadapi tantangan perlindungan informasi. Penelitian ini mengusulkan sistem keamanan yang memanfaatkan deep face recognition untuk membangkitkan pasangan kunci dalam algoritma Nth Degree Truncated Polinomial Ring Unit (NTRU). Sistem ini menggunakan model DenseNet121, yang telah dilatih sebelumnya, untuk mengekstraksi fitur wajah dan memprediksi atribut biometrik seperti usia, jenis kelamin, dan ras. Hasil prediksi ini kemudian dikonversi menjadi seed, yang digunakan sebagai input dalam proses pembangkitan pasangan kunci algoritma NTRU. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang diajukan memiliki kinerja yang sangat baik dalam tugas prediksi atribut biometrik. Untuk tugas prediksi usia, diperoleh Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3.88 tahun, sementara untuk klasifikasi jenis kelamin, sistem mencapai akurasi sebesar 97.3%, dan untuk klasifikasi ras, diperoleh akurasi rata-rata sebesar 86.66%. Dalam konteks pembangkitan pasangan kunci, metode ini dibandingkan dengan pendekatan NTRU dengan metode random. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memiliki waktu pembangkitan 0.2748 detik, lebih lambat dibandingkan metode random (0.0357 detik). Selain itu, metode yang diusulkan memiliki keunggulan dalam keamanan biometrik dan eliminasi kebutuhan penyimpanan kunci secara eksplisit, menjadikannya lebih sulit direplikasi dibandingkan pendekatan konvensional.