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Didit, 신원·사기 방지 인프라 구축 위해 750만 달러 투자 유치
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팀 소식

Didit 블로그 최신 소식

신원 확인, 사기 방지, 그리고 모듈별 공개 가격 책정의 배경이 되는 수학. 제품 출시, 연구, 표준 (eIDAS 2.0, MiCA, AMLD6)에 대한 소식입니다.
The Didit blog post titled "The Crucial Role of OTP in Preventing SIM Swap Fraud" features a white square with a black outline of a smartphone icon.
2026년 3월 06일

SIM 스와프 사기 예방에 있어 OTP의 결정적인 역할 (KO)

SIM 스와프 사기는 공격자가 전화번호를 가로채 민감한 계정에 접근할 수 있도록 하는 증가하는 위협입니다. 일회용 비밀번호(OTP)는 이러한 계정을 보호하는 데 중요한 역할을 하지만, 그 효과는 다른 보안 조치에 따라 달라집니다.

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The Didit blog post titled "OTP vs. Silent Network: Choosing Your Phone Verification Method" features a white square with a black outline of a smartphone icon.
2026년 3월 06일

전화 인증 방식 선택: OTP vs. 사일런트 네트워크 (KO)

보안, 사용자 경험, 비용의 균형을 맞추기 위해 올바른 전화 인증 방법을 선택하는 것이 중요합니다. OTP가 여전히 인기가 많지만, 사일런트 네트워크 인증은 향상된 보안과 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

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The Didit blog post titled "Understanding False Rejection Rates (FRR) in Biometrics" features a white square with a black outline of a biometric face scan icon.
2026년 3월 06일

생체인식 시스템의 오거부율(FRR) 이해하기 (KO)

오거부율(FRR)은 생체인식 시스템에서 합법적인 사용자가 잘못 거부되는 비율을 측정하는 중요한 지표입니다. 이 블로그에서는 FRR이 사용자 경험과 보안에 미치는 영향을 탐구하고, 이를 최적화하기 위한 전략을 제시합니다.

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The Didit blog post titled "Machine-to-Machine KYC: Securing Autonomous Transactions" features a white square with a black outline of a checkmark inside a cloud shape.
2026년 3월 06일

자율 거래 보안: M2M KYC의 중요성 (KO)

디지털 경제가 발전함에 따라 강력한 M2M(Machine-to-Machine) KYC(Know Your Customer) 프로세스의 필요성이 중요해지고 있습니다. 이 블로그에서는 자율 엔터티를 확인하고 M2M 거래를 보호하기 위한 과제와 해결책을 모색합니다.

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A white square with rounded corners contains a black outline of a robot head with two dots for eyes and a small antenna on top, symbolizing artificial intelligence or machine learning.
2026년 3월 07일

AI 및 ML: 사기 신호 탐지 최적화 (KO)

AI와 머신러닝이 미묘한 패턴을 식별하고 실시간 위험 평가를 강화하여 사기 탐지를 혁신하는 방법을 알아보세요. 행동 생체 인식 및 예측 분석과 같은 고급 기술에 대해 알아봅니다.

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A white square with rounded corners contains a black outline of a shield with an exclamation mark inside, symbolizing security or an alert.
2026년 3월 06일

사기 탐지에서 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)의 이해 (KO)

효과적인 사기 탐지를 위해 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 게시물은 이러한 오류의 영향과 비즈니스에 미치는 영향, 그리고 AI 기반 솔루션으로 이를 최소화하는 전략을 탐구합니다.

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