Crea un motor de fricció adaptativa amb Didit i Redis Streams (CA)

Ajust dinàmic de la friccióImplementa fluxos de treball de verificació d'identitat en temps real i conscients del context que s'adapten en funció del comportament de l'usuari, la intel·ligència del dispositiu i els senyals de risc, garantint un equilibri òptim entre seguretat i experiència d'usuari.

Aprofitament de Redis Streams per a dades en temps realUtilitza Redis Streams per capturar i processar esdeveniments de verificació d'identitat i dades d'usuari a l'instant, permetent una avaluació de riscos i ajustos del flux de treball immediats a escala.

Primitives d'identitat modulars de DiditIntegra el conjunt complet d'eines de verificació d'identitat amb IA nativa de Didit, com ara la Verificació d'ID, la Prova de Vida Passiva i la Detecció AML, com a blocs de construcció composables dins del teu motor de fricció adaptativa.

Seguretat i compliment milloratsLes capacitats de verificació avançades de Didit, inclosa la Verificació NFC per a escenaris d'alta seguretat i l'Estimació d'Edat per a serveis amb restricció d'edat, garanteixen una prevenció de fraus robusta i el compliment normatiu sense sacrificar el flux d'usuari.

En el panorama digital actual, les empreses s'enfronten a un repte constant: com incorporar i verificar usuaris de manera eficient sense comprometre la seguretat. Massa fricció comporta l'abandonament; massa poca convida al frau. La solució rau en un motor de fricció adaptativa, un sistema que ajusta intel·ligentment el nivell de verificació basant-se en una avaluació de riscos en temps real. En combinar la plataforma d'identitat amb IA nativa de Didit amb la potència de processament de dades en temps real de Redis Streams, pots crear una experiència de verificació dinàmica, segura i fàcil d'utilitzar.

La necessitat de fricció adaptativa

La verificació d'identitat tradicional sovint utilitza un enfocament de "talla única". Tots els usuaris passen pels mateixos passos, independentment del seu perfil de risc. Això pot ser frustrant per als usuaris legítims, provocant altes taxes d'abandonament, i encara insuficient per a defraudadors sofisticats. Un motor de fricció adaptativa, però, analitza diversos senyals en temps real per determinar el nivell de verificació adequat. L'usuari inicia sessió des d'un nou dispositiu? La seva adreça IP està marcada com a sospitosa? El valor de la transacció és inusualment alt? Cadascun d'aquests factors pot provocar un flux de verificació diferent.

Imagina un usuari que intenta registrar-se per a un servei. Si la intel·ligència del seu dispositiu, l'anàlisi d'IP i la verificació de correu electrònic suggereixen un perfil de baix risc, potser només necessiti una ràpida comprovació de vida passiva. Per contra, si hi ha senyals d'alerta, el sistema podria escalar a una verificació d'identitat completa amb verificació NFC i detecció AML. Aquest enfocament dinàmic no només millora les taxes de conversió per als usuaris legítims, sinó que també millora significativament la detecció i prevenció del frau.

Redis Streams: La columna vertebral del flux de dades en temps real

Per impulsar un motor de fricció adaptativa, necessites una plataforma de transmissió de dades robusta i en temps real. Aquí és on destaquen els Redis Streams. Redis Streams proporcionen una estructura de dades persistent, de només addició, que actua com a registre d'esdeveniments. Cada entrada en un flux és un missatge amb un ID únic, permetent que múltiples consumidors processin el mateix flux de manera independent. Això els fa ideals per capturar i difondre esdeveniments de verificació, accions d'usuari i senyals de risc en tot el teu sistema.

Aquí teniu com es poden integrar els Redis Streams:

• Ingestió d'esdeveniments: Cada acció que realitza un usuari, des d'iniciar un registre fins a enviar un document d'identitat, es pot publicar com a esdeveniment en un Redis Stream.
• Processament en temps real: Els grups de consumidors poden llegir aquests esdeveniments per activar avaluacions de riscos immediates. Per exemple, un servei podria llegir un esdeveniment de 'nou registre d'usuari', consultar un servei d'anàlisi d'IP i publicar la puntuació de risc en un altre flux.
• Orquestració del flux de treball: Basant-se en les puntuacions de risc agregades de diversos fluxos, el teu motor de fricció adaptativa pot decidir el següent pas de verificació i publicar-lo en un flux d''acció de verificació'.
• Ruta d'auditoria: Els Redis Streams proporcionen inherentment un registre ordenat i persistent de tots els esdeveniments, la qual cosa és crucial per al compliment i la depuració.

El paper de Didit en la verificació dinàmica d'identitat

Didit proporciona les primitives essencials de verificació d'identitat que el vostre motor de fricció adaptativa orquestrarà. La nostra plataforma modular, amb IA nativa, ofereix un conjunt complet d'eines dissenyades per a una escala i precisió globals:

• Verificació d'identitat (OCR, MRZ, codis de barres): Per a una verificació robusta de documents, extraient dades de diversos tipus d'identificació amb alta precisió.
• Prova de vida passiva i activa: Per prevenir l'engany i els atacs de deepfake, assegurant que la persona que interactua és real i present.
• Coincidència facial 1:1 i cerca facial: Per a la comparació biomètrica, confirmant que l'usuari coincideix amb el seu document d'identitat.
• Detecció i monitorització AML: Per comprovar contra llistes de vigilància, llistes de sancions i llistes PEP per al compliment.
• Prova d'adreça: Per verificar adreces residencials, sovint requerida per a serveis financers.
• Estimació d'edat: Una solució que preserva la privacitat per a la verificació d'edat, crucial per a continguts amb restricció d'edat o serveis com apostes i venda d'alcohol.
• Verificació de telèfon i correu electrònic: Comprovacions bàsiques però efectives per a la seguretat del compte.
• Verificació NFC (ePassport/eID): Per al nivell més alt de seguretat, llegint dades directament dels xips incrustats en passaports electrònics i DNI electrònics.

En integrar aquests productes de Didit, el vostre motor de fricció adaptativa obté el poder d'aplicar una verificació precisa i conscient del context. Per exemple, si un usuari intenta accedir a contingut amb restricció d'edat, una comprovació inicial d'estimació d'edat de baixa fricció podria ser suficient. No obstant això, si l'estimació és ambigua o hi ha altres factors de risc presents, el sistema podria sol·licitar dinàmicament una verificació d'identitat completa amb una comprovació de vida.

Construint el motor: Una visió general de l'arquitectura

Un motor de fricció adaptativa normalment implica diversos components:

1. Productor d'esdeveniments: La interfície d'usuari de la vostra aplicació o els serveis de backend generen esdeveniments (per exemple, 'intent_d'inici_de_sessió', 'inici_de_registre', 'càrrega_de_documents') i els publiquen en un Redis Stream.
2. Servei d'avaluació de riscos: Aquest servei consumeix esdeveniments del flux, els enriqueix amb dades de diverses fonts (anàlisi d'IP, intel·ligència de dispositius, analítiques de comportament) i calcula una puntuació de risc en temps real. També podria trucar a la verificació de telèfon i correu electrònic de Didit o comprovar les identitats verificades existents. La puntuació de risc calculada es publica després en un altre Redis Stream.
3. Motor d'orquestració de la fricció: Aquest és el nucli del sistema adaptatiu. Es subscriu al flux de puntuació de risc. Basant-se en regles predefinides i la puntuació de risc actual, determina el següent pas de verificació necessari. Per exemple, si el risc és baix, podria aprovar immediatament. Si és mitjà, podria activar la prova de vida passiva de Didit. Si és alt, iniciaria la verificació d'identitat completa de Didit i, potencialment, la detecció AML. L'acció escollida es publica en un flux d''acció_de_verificació'.
4. Servei de verificació: Aquest servei consumeix esdeveniments d''acció_de_verificació', realitza trucades a l'API de Didit per al tipus de verificació especificat (per exemple, verificació d'identitat, estimació d'edat, verificació NFC) i després publica el resultat en un altre Redis Stream.
5. Backend de l'aplicació: Consumeix el resultat final de la verificació per completar el viatge de l'usuari (per exemple, concedir accés, incorporar l'usuari).

Aquesta arquitectura garanteix que les decisions de verificació es prenguin en mil·lisegons, permetent una experiència d'usuari fluida alhora que proporciona una seguretat robusta.

Com Didit Ajuda

Didit està en una posició única per empoderar les empreses en la construcció de motors de fricció adaptativa sofisticats. La nostra plataforma amb IA nativa ofereix una arquitectura modular, que us permet escollir i combinar les primitives d'identitat exactes que necessiteu. Aquesta flexibilitat significa que podeu dissenyar fluxos de treball de verificació altament granulars que responguin dinàmicament al risc. Didit ofereix Free Core KYC, permetent-vos començar sense inversió inicial. El nostre enfocament developer-first, amb APIs netes i un sandbox instantani, facilita la integració amb sistemes com Redis Streams. En automatitzar la verificació d'identitat amb IA, Didit redueix la necessitat de revisió manual, accelerant la incorporació i reduint els costos operacionals. Tant si necessiteu una estimació d'edat precisa per al compliment, una verificació d'identitat robusta per a serveis financers o una verificació NFC d'alta seguretat, el conjunt complet de productes de Didit garanteix que pugueu orquestrar la confiança de manera efectiva i a escala, sense despeses de configuració.

Preparat per començar?

Preparat per veure Didit en acció? Obteniu una demostració gratuïta avui mateix.

Comenceu a verificar identitats de forma gratuïta amb el nivell gratuït de Didit.