Последнее в блоге Didit.
Прогнозирование ПОД/ФТ с помощью структурированных данных Didit и XGBoost
Используйте богатые, структурированные данные Didit для создания мощных предиктивных моделей противодействия отмыванию денег (ПОД/ФТ) с помощью XGBoost.
KYC с сохранением конфиденциальности: FHE и Didit
Узнайте, как полностью гомоморфное шифрование (FHE) может революционизировать KYC, позволяя выполнять вычисления с зашифрованными данными, повышая конфиденциальность пользователей при соблюдении нормативных требований.
Географическое расположение данных и соответствие нормативным требованиям для глобальных идентификационных данных
Навигация по сложностям географического расположения данных и соответствия нормативным требованиям для глобальных идентификационных данных критически важна для международного бизнеса.
Происхождение моделей ИИ: Создание доверия через аттестацию с сохранением конфиденциальности
Для установления доверия к моделям ИИ необходима проверяемая история их происхождения, обеспечивающая прозрачность без ущерба для конфиденциальности данных.
Аттестация личности микросервисов с сохранением конфиденциальности (RU-1)
Эта статья исследует, как конфиденциальные вычисления и платформа идентификации Didit обеспечивают надежную аттестацию личности контейнерных микросервисов с сохранением конфиденциальности.
Оптимизация пакетной проверки AML с Didit и AWS Batch
Узнайте, как значительно сократить расходы и повысить производительность пакетной проверки AML, интегрировав асинхронный API Didit с AWS Batch.