利用 Didit Webhooks 构建强大的活体检测回退逻辑 (ZH)

动态风险评估利用 Didit 的活体检测报告和可配置的警告阈值，对验证结果做出明智的实时决策。

自动化回退工作流当初始活体检测结果不确定或风险较高时，通过编程触发替代验证方法或人工审核，提高转化率，同时不损害安全性。

无缝用户体验设计自适应的用户旅程，通过智能回退逻辑引导合法用户完成必要步骤，同时有效阻止欺诈者。

Didit 的模块化优势Didit 的 AI 原生活体检测，结合 Webhooks 和无代码编排引擎，使企业能够使用免费核心 KYC 构建高度可定制和弹性的身份验证工作流。

在不断发展的数字身份领域，强大的活体检测对于防止欺骗攻击和确保每笔交易背后都是真实、活生生的人至关重要。然而，没有系统是万无一失的，有时活体检测可能会返回“审核中”状态、低置信度分数或需要进一步调查的特定警告。这时，可编程回退逻辑就变得至关重要。通过构建智能回退机制，企业可以在优化用户体验和最大程度地减少合法用户摩擦的同时，保持高安全标准。

了解活体检测结果和警告

Didit 的活体检测超越了简单的通过/失败。我们的系统提供全面的报告，包括活体状态（已批准、已拒绝、审核中）、置信度分数和详细警告。这些警告对于理解为什么活体检测可能未明确“批准”以及为您的回退策略提供信息至关重要。

例如，Didit 的活体检测警告概述了各种情况：

• NO_FACE_DETECTED：自动拒绝条件，表示未检测到人脸。
• LIVENESS_FACE_ATTACK：另一个自动拒绝，表示潜在的欺骗尝试。
• FACE_IN_BLOCKLIST：如果人脸与您的黑名单中的条目匹配，则自动拒绝。
• LOW_LIVENESS_SCORE：可配置的阈值允许您设置触发“审核中”或“已拒绝”状态的分数。
• POSSIBLE_DUPLICATED_FACE / DUPLICATED_FACE：标记潜在的重复身份。
• MULTIPLE_FACES_DETECTED：（对于被动活体检测）表示存在多个人脸。
• LOW_FACE_QUALITY / LOW_FACE_LUMINANCE / HIGH_FACE_LUMINANCE：与图像质量相关的警告，可能会阻碍准确检测。

每个警告都提供了有价值的上下文。由于光线不足（LOW_FACE_LUMINANCE）导致的低活体分数可能需要重新尝试并提供说明，而POSSIBLE_DUPLICATED_FACE则可能触发更深入的调查或需要额外的身份证明。Didit 的活体检测提供三种主要方法：ACTIVE_3D、FLASHING 和 PASSIVE，每种方法都具有不同的安全级别和用户交互要求。了解这些方法及其输出是设计有效回退逻辑的关键。

设计智能回退策略

可编程回退逻辑并非旨在削弱安全性；它旨在使您的验证过程更具弹性和用户友好性。以下是常见场景以及如何处理它们：

场景 1：低活体分数/人脸质量差

如果用户获得低活体分数或系统标记人脸质量差（例如，LOW_FACE_QUALITY、LOW_FACE_LUMINANCE），这通常指向环境因素或用户错误，而非直接欺诈。您的回退逻辑可以：

• 提示用户重新尝试活体检测，并提供更清晰的说明（例如，“请确保光线良好并稳定握持设备”）。
• 从PASSIVE活体检测切换到更强大的FLASHING或ACTIVE_3D方法，这可以提供更高的保证。
• 如果多次重试失败，则升级到人工审核，代理可以评估提供的媒体（Didit 的活体报告包括reference_image和video_url）。

场景 2：可能重复的人脸

当 Didit 的 1:1 人脸匹配或人脸搜索检测到POSSIBLE_DUPLICATED_FACE时，这是一个需要注意的危险信号。您的回退逻辑可以：

• 请求额外的身份验证形式（例如，使用 Didit 的身份验证进行辅助文档扫描）。
• 触发基于知识的身份验证 (KBA) 挑战。
• 启动人工审核，可能会与其他内部数据库进行交叉引用或利用 Didit 的反洗钱筛查进行增强尽职调查。

场景 3：“审核中”状态

“审核中”状态表示系统无法明确批准或拒绝活体检测，通常是由于少量警告或临界分数的组合。这是自动回退到人工审核队列的主要候选。Webhook 通知将包含活体报告中的所有必要详细信息，供代理做出明智的决定，包括分数、方法和任何相关警告。

使用 Didit Webhooks 实现回退

Didit 的模块化架构和 Webhooks 正是为了构建此类动态工作流而设计的。当活体检测完成后，Didit 可以向您的系统发送一个 Webhook 通知，其中包含完整的活体报告，包括状态、分数、方法和任何警告。您的应用程序随后处理此 JSON 有效负载并执行预定义的逻辑。

以下是您的 Webhook 处理程序如何工作的简化示例：

1. 接收 Webhook：您的端点从 Didit 接收包含liveness对象的 JSON 有效负载。
2. 解析状态和分数：提取liveness.status和liveness.score。
3. 检查警告：遍历liveness.warnings以查找特定的风险指标。
4. 执行逻辑：
   • 如果status == 'Approved'：继续入职。
   • 如果status == 'Declined'且LIVENESS_FACE_ATTACK或FACE_IN_BLOCKLIST：阻止用户，提醒欺诈团队。
   • 如果status == 'Declined'是由于LOW_LIVENESS_SCORE（低于严格阈值）：提示用户重新尝试并提供改进的说明。
   • 如果status == 'In Review'或LOW_FACE_QUALITY：排队进行人工审核，或提供替代验证方法。
   • 如果POSSIBLE_DUPLICATED_FACE：请求额外的身份证明。

这使您能够以编程方式响应活体检测结果的每一个细微差别，从而创建高度定制和安全的旅程。

Didit 如何提供帮助

Didit 是 AI 原生、开发者优先的身份平台，使企业能够构建复杂的验证工作流，包括针对活体检测的强大回退逻辑。我们的模块化架构意味着您可以将我们先进的被动和主动活体检测功能与身份验证和 1:1 人脸匹配等其他身份原语无缝集成。

我们提供全面的活体检测，提供 99.9% 的准确性和多种方法（3D 动作和闪光、3D 闪光、被动）以适应各种安全需求。我们详细的活体报告和可配置的警告阈值为您提供了构建智能回退逻辑所需的粒度数据。借助 Didit 的 Webhooks 和无代码编排引擎，您可以定义复杂的规则，自动触发重试、人工审核或替代验证步骤，从而确保安全性和流畅的用户体验。

Didit 凭借免费核心 KYC、无设置费和按成功检查次数付费的模式脱颖而出，使各种规模的企业都能使用先进的身份验证。我们的 AI 原生方法确保我们的活体检测不断学习和适应新的欺骗技术，从而使您的平台能够抵御新兴威胁。

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