Verificação Facial 1:1 com o SDK JS da Didit (PT-PT)

Integração Sem EsforçoIntegre a Verificação Facial 1:1 da Didit nas suas aplicações web usando o intuitivo SDK JavaScript, permitindo fluxos de trabalho de verificação biométrica rápidos e seguros.

Prevenção Robusta de FraudesAproveite o reconhecimento facial baseado em IA, combinado com deteção de vivacidade passiva e ativa, para comparar com precisão a selfie ao vivo de um utilizador com a foto do seu documento de identificação, dissuadindo eficazmente a fraude de identidade.

Fluxos de Trabalho ConfiguráveisPersonalize os limiares de verificação para pontuações de correspondência facial, permitindo-lhe definir quando uma sessão requer revisão ou recusa automática, adaptando o processo ao seu apetite de risco específico.

A Vantagem DiditA Didit oferece uma plataforma de identidade modular e nativa de IA com KYC Core Gratuito, sem taxas de configuração e APIs limpas, tornando a verificação biométrica avançada acessível e escalável para empresas de todos os tamanhos.

No cenário digital atual, verificar a identidade de um utilizador é fundamental para a segurança, conformidade e construção de confiança. Um dos métodos mais eficazes é a Verificação Facial 1:1, que compara os dados biométricos ao vivo de um utilizador (geralmente uma selfie) com uma fonte fiável, como a foto do seu documento de identificação. A Didit oferece uma solução de ponta, nativa de IA para isso, e a sua integração nas suas aplicações web é simplificada com o SDK JavaScript (JS) da Didit.

Compreender a Verificação Facial 1:1

A Verificação Facial 1:1 da Didit é um componente crítico da verificação de identidade robusta, projetada para garantir que a pessoa que apresenta um documento de identidade é de facto o seu legítimo proprietário. Este processo envolve duas etapas principais:

1. Deteção de Vivacidade: Antes de qualquer comparação, a Didit emprega verificações de Vivacidade Passiva e Ativa. Esta etapa é crucial para a prevenção de fraudes, pois verifica se uma pessoa real e viva está presente e não um deepfake, foto ou vídeo de spoofing a tentar contornar o sistema.
2. Comparação Facial: Assim que a vivacidade é confirmada, o sistema extrai o retrato do documento de identificação do utilizador (usando as capacidades de Verificação de Identidade da Didit, como OCR, MRZ e leitura de código de barras) e compara-o com a selfie ao vivo. Esta comparação gera uma pontuação de similaridade, indicando a probabilidade de as duas faces pertencerem ao mesmo indivíduo.

O resultado é um relatório abrangente que inclui a pontuação da verificação facial, o estado (Aprovado, Rejeitado, Em Revisão) e quaisquer avisos relevantes. Isto garante um alto nível de garantia de que a pessoa que interage com o seu serviço é quem afirma ser.

Integrar a Verificação Facial com o SDK JS da Didit

Integrar a Verificação Facial 1:1 da Didit na sua aplicação web é simples graças à abordagem focada no desenvolvedor e às APIs limpas oferecidas pelo SDK JS da Didit. O SDK simplifica o processo de captura de biometria do utilizador, enviando-os para o backend da Didit e recebendo os resultados da verificação.

O processo principal geralmente envolve:

1. Inicializar o SDK: Configure o SDK da Didit na sua aplicação, fornecendo as chaves de API e a configuração necessárias.
2. Capturar Biometria: O SDK fornece componentes ou funções para guiar os utilizadores através do processo de deteção de vivacidade e captura de selfie. Isto pode incluir desafios ativos (por exemplo, virar a cabeça) ou análise passiva, dependendo do seu método de vivacidade configurado.
3. Submeter para Verificação: Os dados capturados são transmitidos de forma segura para a plataforma da Didit.
4. Receber Resultados: A sua aplicação recebe uma resposta detalhada, incluindo o objeto face_match, que contém o estado da verificação, a pontuação de similaridade e quaisquer avisos.

A arquitetura modular da Didit significa que pode integrar a Verificação Facial como um componente autónomo ou como parte de um fluxo de trabalho orquestrado mais amplo que inclui Verificação de Identidade, Triagem AML e outras verificações.

Compreender o Relatório de Verificação Facial e Avisos

O objeto face_match dentro da resposta da API fornece detalhes cruciais para a tomada de decisões. Os campos chave incluem:

• status: Indica 'Aprovado', 'Rejeitado', 'Em Revisão' ou 'Não Concluído'.
• score: Um valor numérico (0-100) que representa a similaridade entre as duas faces.
• source_image e target_image: URLs temporários para as imagens usadas para comparação, que expiram após 60 minutos para segurança aprimorada.
• warnings: Um array de objetos que detalha quaisquer problemas encontrados durante o processo.

Os avisos são particularmente importantes para compreender potenciais riscos. Por exemplo, um aviso LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY indica que as características faciais não correspondem de perto, sugerindo uma possível incompatibilidade de identidade. Outro aviso crítico é NO_REFERENCE_IMAGE, o que significa que faltava uma imagem de comparação, impedindo a conclusão da verificação facial.

A Didit permite configurar limiares para estes avisos. Pode definir um 'limiar de Revisão' onde as sessões com pontuações abaixo desta marca são sinalizadas para revisão manual, e um 'limiar de Recusa' para rejeição automática. Este nível de controlo permite às empresas equilibrar a experiência do utilizador com a sua tolerância ao risco específica.

Segurança e Melhores Práticas

Ao trabalhar com dados biométricos, a segurança é fundamental. A Didit adere a rigorosos protocolos de segurança, garantindo que os URLs temporários para imagens expiram rapidamente. Como melhor prática, a sua aplicação deve armazenar apenas o estado da verificação e a pontuação de similaridade, minimizando a retenção de dados biométricos sensíveis nos seus servidores. Esta abordagem está alinhada com os regulamentos de privacidade e reduz a sua pegada de dados.

Ao aproveitar a infraestrutura segura da Didit e seguir as práticas recomendadas, pode implementar um sistema de verificação de identidade altamente seguro e compatível.

Como a Didit Ajuda

A Didit é a plataforma de identidade nativa de IA, focada no desenvolvedor, que torna a correspondência facial avançada acessível e robusta. Os nossos produtos de Verificação Facial 1:1 e Deteção de Vivacidade Passiva e Ativa são alimentados por IA de ponta e visão computacional, garantindo uma verificação de identidade rápida, precisa e segura. A arquitetura modular da Didit permite-lhe integrar facilmente as nossas verificações de identidade, incluindo Verificação de Identidade e Verificação Facial e Pesquisa Facial, nos seus fluxos de trabalho existentes através de APIs limpas ou da nossa Consola de Negócios sem código.

Destacamo-nos por oferecer KYC Core Gratuito, o que significa que pode começar a verificar identidades sem custos iniciais. Não há taxas de configuração, e o nosso modelo de pagamento por verificação bem-sucedida garante que paga apenas pelo que usa. A autenticação biométrica abrangente da Didit combina a deteção de vivacidade e a verificação facial num único fluxo contínuo, fornecendo uma imagem completa da tentativa de autenticação do utilizador e combatendo significativamente a fraude. Com a Didit, obtém uma solução de identidade aberta, modular e globalmente projetada que automatiza a confiança e escala com as necessidades do seu negócio.

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