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。

DiditでNISTデジタルIDコンプライアンスを達成

NISTデジタルIDガイドライン（800-63）の複雑さを理解することは、堅牢な本人確認にとって不可欠です。このガイドでは、DiditのAIネイティブなIDプリミティブ（本人確認、ライブネス、AMLなど）が、これらの要件をどのように満たすかを探ります。.

AWS Lambdaを使用して、Diditのウェブフック向けに堅牢でセキュアなAPI Gatewayミドルウェアを構築する方法を学びましょう。このガイドでは、署名検証、タイムスタンプ検証、非同期処理を網羅し、データの整合性と信頼性を確保します。.

トークン結合型アカウント（TBA）とアッテステーションは、Web2のIDとWeb3の所有権を結びつけ、検証可能で分散型のデジタルアイデンティティへの道を開きます。.

DiditのWebhookとSOARアプローチが、本人確認の異常検知と修復をどのように変革するかをご紹介します。リアルタイムの洞察と自動化されたワークフローを活用して、不正行為に対抗し、セキュリティを強化し、業務を効率化しましょう。.

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。.