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Didit lève 7,5 M$ pour bâtir l'infrastructure pour l'identité et la fraude
Didit
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Les dernières actus du blog Didit.

Identité, fraude et le calcul derrière la tarification publique par module. Lancements de produits, recherches et normes (eIDAS 2.0, MiCA, AMLD6).
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07 mars 2026

Flux d'Identifiants Client OAuth 2.0 pour l'API Didit en Python (FR)

Maîtriser l'authentification API est crucial pour une intégration sécurisée. Ce guide détaille l'implémentation du flux d'identifiants client OAuth 2.

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07 mars 2026

Optimiser les Appels Didit API avec les Requêtes Fédérées GraphQL (FR-1)

Découvrez comment les requêtes fédérées GraphQL réduisent les coûts et améliorent les performances de l'API Didit. Évitez la sur-extraction, minimisez la latence réseau et rationalisez la récupération des données pour une.

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The Didit logo and the text "DIDIT BLOG Event-Driven Identity Proofing with Didit and Apache Pulsar" are displayed on a blue and purple gradient background. To the right, a white square with rounded corners contains a black line drawing of a fingerprint.
07 mars 2026

Vérification d'identité événementielle avec Didit et Apache Pulsar (FR)

Découvrez comment la combinaison de la vérification d'identité native IA de Didit et des capacités de streaming d'événements d'Apache Pulsar crée un système de vérification d'identité robuste, évolutif et en temps réel.

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07 mars 2026

Sécuriser les flux d'identité multipartites avec les API de Didit (FR)

Les flux d'identité multipartites posent des défis de sécurité uniques, surtout lorsque plusieurs entités doivent vérifier un utilisateur sans partager de données sensibles.

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07 mars 2026

Vérification d'identité Quantique-Résistante avec Didit (FR)

Préparez vos systèmes de vérification d'identité pour l'ère quantique. Cet article explore la menace imminente de l'informatique quantique sur les normes cryptographiques actuelles et présente des stratégies pour une identité.

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07 mars 2026

Chiffrement Homomorphe et Didit : Sécuriser les Données Biométriques (FR)

Découvrez comment le chiffrement homomorphe transforme la protection des modèles biométriques, permettant des calculs sécurisés sur des données chiffrées sans déchiffrement, révolutionnant ainsi la confidentialité.

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