チームより

Diditブログの最新記事

本人確認、不正対策、そしてモジュールごとの料金体系の裏側にある数学。製品リリース、研究、標準（eIDAS 2.0、MiCA、AMLD6）について。

APIゲートウェイ実装：ApigeeでDidit連携をセキュアにする (JA)

ApigeeのようなAPIゲートウェイが、Diditの本人確認連携のセキュリティ、制御、パフォーマンスをどのように強化するかをご紹介します。認証、レート制限、データプライバシーについて学び、堅牢でスケーラブルなシステムを構築しましょう。.

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、相互接続されたデータ内の複雑で隠れたパターンを特定することで、不正検出に革命をもたらしています。GNNとDiditの豊富で構造化された本人確認データを組み合わせることで、比類ない検出能力を提供します。.

Diditの強力なWebhookを使用して、生体検知のための洗練されたプログラム可能なフォールバックロジックを実装します。リアルタイムのリスクに基づいて検証フローを動的に調整することで、不正防止とユーザーエクスペリエンスを向上させます。.

回復力のある本人確認システムを構築することは、信頼性と運用の継続性を維持するために不可欠です。この記事では、本人確認を保護するためのサーキットブレーカーやその他のフォールトトレランスパターンの実装について探ります。.

DiditのAIネイティブな本人確認と顧客データプラットフォーム（CDP）の統合は、信頼を構築し維持するための強力な相乗効果を生み出します。.

Temporal.ioの堅牢なワークフローオーケストレーションとDiditのリアルタイムWebhookを組み合わせることで、非常に回復力が高く、プログラム可能な不正検知および防止システムを構築する方法をご紹介します。.