Bloquea agentes de IA, caras generadas, deepfakes y cuentas duplicadas de superficies exclusivas para humanos. Detección de vida pasiva certificada iBeta Nivel 1 PAD más deduplicación 1:N gratuita. 0,10 $ por verificación, 500 gratuitas cada mes.
Robinhood Ventures
Con la confianza de más de 2.000 organizaciones en todo el mundo.
Bloquea bots · Detén deepfakes · Elimina duplicados Sybil
La prueba de vida pasiva rechaza todas las categorías de detección de ataques de presentación (PAD): impresión, pantalla, máscara, cara generada por IA. La búsqueda facial 1:N detecta luego a la misma persona que intenta registrarse dos veces. Veredicto en menos de 2 segundos. $0.10 por verificación. 500 verificaciones gratis cada mes, para siempre.
Elige las comprobaciones que necesites: ID, prueba de vida, coincidencia facial, sanciones, dirección, edad, teléfono, correo electrónico, preguntas personalizadas. Arrástralas a un flujo en el panel de control, o publica el mismo flujo en nuestra API. Crea ramificaciones condicionales, ejecuta pruebas A/B, sin necesidad de código.
Intégralo de forma nativa con nuestro SDK para Web, iOS, Android, React Native o Flutter. Redirige a una página alojada. O simplemente envía a tu usuario un enlace, por correo electrónico, SMS, WhatsApp, donde quieras. Elige lo que mejor se adapte a tu stack.
Didit gestiona la cámara, las indicaciones de iluminación, la transferencia móvil y la accesibilidad. Mientras el usuario está en el flujo, puntuamos más de 200 señales de fraude en tiempo real y verificamos cada campo con fuentes de datos autorizadas. El resultado en menos de dos segundos.
Los webhooks firmados en tiempo real mantienen tu base de datos sincronizada en el momento en que un usuario es aprobado, rechazado o enviado a revisión. Consulta la API bajo demanda. O abre la consola para inspeccionar cada sesión, cada señal y gestionar los casos a tu manera.
Didit · iBeta Nivel 1 PAD
Didit · Prueba de vida
Didit · Búsqueda facial 1:N
Didit · KYC reutilizable
Didit · Superficies
Didit · Métodos
$ curl -X POST https://verification.didit.me/v3/session/ \
-H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"workflow_id": "wf_proof_of_human",
"vendor_data": "user-42"
}'{ "session_url": "verify.didit.me/..." }$ curl https://verification.didit.me/v3/session/<id>/decision/ \
-H "x-api-key: $DIDIT_API_KEY"
# Sample verdict
{
"status": "Approved",
"liveness": { "score": 96 }
}estado Aprobado · En Revisión · Rechazado · No FinalizadoYou are integrating Didit's Proof of Human gate into <my_stack>. Block AI agents, deepfakes, masks, and duplicate accounts from human-only surfaces — signup, voting, contests, marketplaces, dating. Two endpoints, one verdict.
1. Prove a real human is present (Liveness). ONE call to the Sessions API runs a Presentation Attack Detection (PAD)-certified passive selfie and returns a verdict in sub-2-seconds.
2. Prove the human is unique (Face Search 1:N). Same Sessions API workflow runs Face Search 1:N against your account's private face index.
Pricing (public):
- Passive Liveness: $0.10 per check
- Active 3D Liveness: $0.15 per check (motion challenge — use for high-sensitivity flows)
- Face Search 1:N: free, included
- First 500 verifications free every month, forever
PRE-REQUISITES
- Production API key from https://business.didit.me (sandbox key in 60s, no card).
- Webhook endpoint with Hash-based Message Authentication Code (HMAC) SHA-256 verification using the X-Signature-V2 header.
- A workflow_id from the Workflow Builder that contains the LIVENESS feature, and (recommended) FACE_MATCH and IP_ANALYSIS so Sybil dedupe + agent / bot signals come in on the same verdict.
STEP 1 — Build the Proof of Human workflow once
POST https://verification.didit.me/v3/workflows/
Headers:
x-api-key: <your api key>
Content-Type: application/json
Body:
{
"workflow_label": "proof_of_human",
"features": [
{ "feature": "LIVENESS", "config": { "method": "PASSIVE" } },
{ "feature": "FACE_MATCH" },
{ "feature": "IP_ANALYSIS" }
],
"face_liveness_score_decline_threshold": 30
}
Notes:
- LIVENESS, FACE_MATCH, IP_ANALYSIS are exact, case-sensitive feature names.
- method enum: PASSIVE (one frame) · FLASHING (3D flash) · ACTIVE_3D (action + flash). Use ACTIVE_3D for the highest-sensitivity surfaces (large-value account creation, voting, contest finals).
STEP 2 — Open a Proof of Human session per user
POST https://verification.didit.me/v3/session/
Headers:
x-api-key: <your api key>
Content-Type: application/json
Body:
{
"workflow_id": "<the workflow_id from step 1>",
"vendor_data": "<your internal user id>",
"callback": "https://<your-app>/proof-of-human/callback",
"metadata": {
"surface": "<signup | vote | contest | marketplace | dating>"
}
}
Response: 201 Created with the hosted session_url. Redirect the user. The hosted UI opens the front camera, captures one passive frame (or a short motion challenge for ACTIVE_3D), runs Liveness + Face Search 1:N, returns the verdict in sub-2-seconds.
STEP 3 — Read the signed verdict on the webhook
Body (excerpted for a clean human):
{
"session_id": "<uuid>",
"vendor_data": "<your user id>",
"status": "Approved",
"liveness": {
"status": "Approved",
"method": "PASSIVE",
"score": 96,
"warnings": []
},
"face": {
"status": "Approved",
"similarity_score": null,
"matches": []
},
"ip_analysis": { "status": "Approved" }
}
Body (excerpted for a duplicate):
{
"status": "In Review",
"liveness": { "status": "Approved", "score": 94 },
"face": {
"status": "In Review",
"matches": [
{ "vendor_data": "user_8124", "similarity_score": 0.97 }
],
"warnings": [{ "code": "POSSIBLE_DUPLICATED_FACE" }]
}
}
Verify X-Signature-V2 BEFORE trusting the body — HMAC SHA-256 of the raw bytes with your webhook secret.
Session status enum (exact case): Approved | Declined | In Review | Resubmitted | Expired | Not Finished | Kyc Expired | Abandoned.
Liveness warning catalog:
- LIVENESS_FACE_ATTACK PAD attack suspected (print / replay / mask / GAN)
- LOW_LIVENESS_SCORE score below threshold
- NO_FACE_DETECTED no face in the capture
- AGE_NOT_DETECTED capture quality too low for age signal
- POSSIBLE_DUPLICATED_FACE same face previously verified on your account
STEP 4 — Branch your surface on the final verdict
Approved → grant access to the human-only surface.
Declined → block; log the rejected agent / spoof attempt.
In Review → hold; show a review-pending banner, route to ops queue.
Not Finished → user abandoned; safe to re-prompt.
STEP 5 — Alternate path (server-to-server, when you have the selfie)
POST https://verification.didit.me/v3/passive-liveness/
Headers:
x-api-key: <your api key>
Body (multipart/form-data):
image <single front-camera selfie>
Then dedupe:
POST https://verification.didit.me/v3/face-search/
Body (multipart/form-data):
image <same selfie>
vendor_data <your user id>
Use the standalone path for native onboarding apps that capture the selfie locally. Active 3D liveness REQUIRES the hosted session — it needs the motion challenge to run.
CONSTRAINTS
- Base URL for /v3/* endpoints is verification.didit.me (NOT apx.didit.me).
- Feature enum is UPPERCASE: LIVENESS, FACE_MATCH, IP_ANALYSIS, ID_VERIFICATION, AML, AGE_ESTIMATION.
- Method enum is UPPERCASE: PASSIVE, FLASHING, ACTIVE_3D.
- Auth header is x-api-key (lowercase, hyphenated).
- Webhook signature header is X-Signature-V2 (NOT X-Signature).
- Status casing matches exactly: Approved, Declined, In Review, Expired, Not Finished, Resubmitted, Kyc Expired, Abandoned.
- 200+ fraud signals are evaluated on every session at no extra cost.
PRO TIP
- Bind a Reusable Credential to each approved user. The next Didit-powered surface that needs the same gate consumes the credential at zero cost — the Proof of Human "compounds" across the network.
Read the docs:
- https://docs.didit.me/core-technology/liveness/overview
- https://docs.didit.me/core-technology/face-search/overview
- https://docs.didit.me/sessions-api/create-session
- https://docs.didit.me/integration/webhooks
Start free at https://business.didit.me — sandbox key in 60 seconds, 500 verifications free every month, no credit card.$0 / mes. No se requiere tarjeta de crédito.
Paga solo por lo que usas. Más de 25 módulos. Precios públicos por módulo, sin cuota mínima mensual.
MSA y SLA personalizados. Para grandes volúmenes y programas regulados.
Empieza gratis → paga solo cuando se ejecuta una verificación → desbloquea Enterprise para un contrato personalizado, SLA o residencia de datos.
Didit es infraestructura para la identidad y el fraude, la plataforma que nos hubiera gustado tener cuando construíamos nuestros propios productos: abierta, flexible y amigable para desarrolladores, para que funcione como una parte real de tu stack en lugar de una caja negra que integras por fuera.
Una API cubre la verificación de personas (KYC, know your customer), la verificación de empresas (KYB, know your business), el cribado de carteras de criptomonedas (KYT, know your transaction) y la monitorización de transacciones en tiempo real, todo ello sobre una arquitectura diseñada para ser:
La base subyacente: más de 14.000 tipos de documentos en más de 48 idiomas, más de 1.000 fuentes de datos y más de 200 señales de fraude en cada sesión. La infraestructura de Didit aprende dinámicamente de cada sesión y mejora cada día.
Un breve desafío que demuestra tres cosas a la vez:
Las dos primeras se llaman detección de vida y Detección de Ataques de Presentación (PAD). La tercera es la deduplicación facial 1:N. Juntas, son lo que la mayoría de las plataformas entienden ahora por "prueba de humanidad".
Por dos razones.
El flujo completo normalmente tarda menos de 30 segundos de principio a fin: coger el DNI, escanear el documento, hacer la selfie, listo. Es el más rápido del mercado. Los proveedores de KYC tradicionales suelen tardar más de 90 segundos para el mismo proceso.
En el back-end, Didit devuelve el resultado en menos de dos segundos en p99, medido desde que el usuario termina la selfie hasta que se activa tu webhook. La captura móvil está optimizada para teléfonos lentos y redes lentas: compresión progresiva de imágenes, carga diferida del kit de desarrollo de software y un traspaso con un solo toque de escritorio a teléfono mediante código QR si el usuario empieza en la web.
El modelo se entrena con capturas reales frente a todas las clases de suplantación conocidas: impresión, reproducción en pantalla, máscara, morphing, retrato de Red Generativa Antagónica (GAN), renderizado por difusión. Las capturas reales contienen pequeños artefactos que ninguna suplantación tiene: micromovimientos de la cabeza, textura de la piel a nivel subpíxel, reflejos que coinciden con el espectro del flash del dispositivo, y señales de profundidad a partir de un solo fotograma pasivo.
La certificación iBeta Nivel 1 PAD,el estándar que cita el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU., mide exactamente este rendimiento, y Didit la posee en cada sesión de detección de vida pasiva.
Cada sesión termina en uno de siete estados claros, para que tu código siempre sepa qué hacer:
Approved, todas las comprobaciones superadas. Deja que el usuario avance.Declined, una o más comprobaciones fallaron. Puedes permitir que el usuario reenvíe el paso fallido específico (por ejemplo, que se haga de nuevo el selfie) sin tener que ejecutar de nuevo todo el flujo.In Review, marcado para revisión de cumplimiento. Abre el caso en la consola, revisa todas las señales y decide si aprobar o rechazar.In Progress, el usuario está a mitad del flujo.Not Started, enlace enviado, el usuario aún no lo ha abierto. Envía un recordatorio si pasa demasiado tiempo.Abandoned, el usuario abrió el enlace pero no terminó a tiempo. Vuelve a contactarle o expira la sesión.Expired, el enlace de la sesión caducó. Crea una nueva sesión.Un webhook firmado se activa con cada cambio de estado, para que tu base de datos esté siempre sincronizada. Las sesiones abandonadas y rechazadas son gratuitas.
Los datos de producción se procesan y almacenan en la Unión Europea por defecto, en Amazon Web Services. Los contratos empresariales pueden solicitar regiones alternativas para jurisdicciones cuyos reguladores lo requieran.
Cifrado en todas partes. AES-256 en reposo en cada base de datos, almacén de objetos y copia de seguridad. Transport Layer Security 1.3 en tránsito en cada llamada API, webhook y sesión de la Consola de Negocio. Los datos biométricos se cifran bajo una Customer Master Key separada.
Tú controlas la retención. La retención por defecto es indefinida (ilimitada) a menos que configures un período más corto,entre 30 días y 10 años por aplicación, y puedes eliminar cualquier sesión individual en cualquier momento desde el panel de control o la API.
Certificaciones: SOC 2 Tipo 1 (auditoría Tipo 2 en curso), ISO/IEC 27001:2022, iBeta Nivel 1 PAD, y una certificación pública del Tesoro / SEPBLAC / CNMV de España de que la verificación remota de identidad de Didit es más segura que verificar a alguien en persona. Informe completo en /security-compliance.
Didit cumple por defecto con los reguladores clave para la infraestructura de identidad:
Memorándum detallado, todos los certificados, todas las cartas de los reguladores: /security-compliance.
Tres rutas de integración, elige la que mejor se adapte a tu stack:
Mismo panel de control, misma facturación, mismo precio de pago por éxito para las tres opciones. Guía paso a paso en docs.didit.me/integration/integration-prompt.
Dos caminos.
POST /v3/session/ con el workflow_id que creaste en la Consola de Negocio. Nosotros alojamos la UI de captura, ejecutamos Liveness + Face Search 1:N, y te devolvemos un veredicto firmado a tu webhook. Integración en cinco minutos.POST /v3/passive-liveness/ con el selfie que ya capturaste localmente, luego a POST /v3/face-search/ para la deduplicación Sybil.El ejemplo completo de cURL, la estructura de la respuesta y el prompt para el agente están arriba. El servidor Model Context Protocol (MCP) se comunica con Claude, Cursor y cualquier otro agente.
Minimización de datos por defecto. El selfie se procesa en memoria; el veredicto, la puntuación de vivacidad y una plantilla facial irreversible se persisten; la imagen original se elimina a menos que la retención esté explícitamente habilitada. La plantilla facial es un hash unidireccional, no se puede reconstruir la cara subyacente a partir de ella.
Nunca vendemos, compartimos ni entrenamos modelos de terceros con los datos biométricos de un cliente. Los términos completos de procesamiento de datos están en didit.me/terms/business; el aviso de privacidad que ve el usuario final está en didit.me/terms/verification-privacy-notice.
La sesión devuelve uno de cuatro resultados:
Un webhook firmado se activa con cada cambio de estado, para que solo renderices el último veredicto.
Una API para KYC, KYB, Monitoreo de Transacciones y Detección de Fraude en Wallets. Intégrala en 5 minutos.