Последнее в блоге Didit.
Метрики расстояний для векторных представлений лиц: подробный разбор
Изучите основные метрики расстояний, используемые в векторных представлениях лиц для точного сопоставления и идентификации. Узнайте о косинусной близости, евклидовом расстоянии и их влиянии на производительность.
Улучшение Идентификации: Расширенные Телеметрические Данные
Оптимизируйте тестирование процедур идентификации и устраняйте задержки в работе системы с помощью подробных телеметрических данных SDK. Узнайте, как анализировать активность API для обеспечения оптимальной производительности и.
Бесшовная верификация личности в Jupyter Notebook
Защитите ваши рабочие процессы в области анализа данных с помощью бесшовной верификации личности прямо в Jupyter Notebook. Узнайте, как API Didit обеспечивает надежное соответствие требованиям KYC/AML и предотвращение.
Взаимное доверие между машинами: Защита API и сервисов
Рассмотрите важнейшую роль взаимного доверия между машинами (M2M) в современной безопасности API. Узнайте о mTLS, цифровых подписях и аутентификации сервисов для защиты ваших приложений.
Проверка баз данных удостоверений: Точность и Эталоны
Улучшите качество KYC и сократите мошенничество с помощью проверки баз данных удостоверений. В этом руководстве рассматриваются эталоны точности, ключевые источники данных и способы оптимизации процесса проверки подлинности.
Регулирование распознавания лиц: руководство по соблюдению законодательства
Соблюдение правил распознавания лиц – сложная задача. В этом руководстве рассматриваются глобальные законы о конфиденциальности биометрических данных, такие как GDPR, CCPA, и новое законодательство.