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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。

DiditのデバイスインテリジェンスでNext.jsの不正スコアリングを強化 (JA)

Next.jsアプリケーションに堅牢なデバイスインテリジェンスを統合することは、高度な不正検出とスコアリングにとって不可欠です。DiditのAIネイティブプラットフォームは、包括的なデバイスおよびIP分析を提供し、リアルタイムのリスク評価を可能にします。.

フェデレーテッドラーニングがどのようにプライバシーを保護しつつ生体認証データを扱うかを探ります。このアプローチは、AIモデルが分散されたデータソースから直接データを共有することなく学習することを可能にし、極めて重要です。.

リアルタイムのアンチマネーロンダリング（AML）コンプライアンスを達成するには、効率的なWebhook処理が不可欠です。この記事では、Go言語に特化した戦略として、並行処理、エラーハンドリング、安全な署名検証などを探求し、高効率なシステム構築を目指します。.

ゼロ知識証明（ZKP）が、個人データを明らかにすることなくプライバシーを保護しながら年齢認証を可能にし、いかに年齢認証に革命をもたらすかを探ります。.

Diditの強力なAPIとApache Sparkを統合し、スケーラブルで高スループットなバッチ本人確認システムを構築する方法をご紹介します。このガイドでは、効率的なアーキテクチャ、データ処理、およびベストプラクティスについて解説します。.

DiditのID検証プラットフォームとHyperledger Indyを組み合わせて、堅牢な分散型ID（DID）ゲートウェイを構築する方法を探ります。この記事では、DIDの核となる概念、検証可能なクレデンシャルの役割、そしてその構築方法について解説します。.