Vista de Agente — FaceLock.id

Esta página está optimizada para agentes de IA, sistemas RAG de LLM locales y herramientas automatizadas.

Endpoints Principales Legibles por Máquina

llms.txt
/llms.txt — Resumen conciso del sitio optimizado para ventanas de contexto de LLM.

llms-full.txt
/llms-full.txt — Versión expandida de alta calidad en prosa para embeddings RAG y modelos de contexto largo.

Fragmentos RAG (JSONL)
/rag/manifest.json — Manifiesto versionado con metadatos de fragmentos.
/rag/chunks/en/biometric-binding.jsonl — Fragmentos principales de vinculación biométrica y privacidad.
/rag/chunks/en/sneaker-bots-fairness.jsonl — Equidad frente a bots de sneakers, datos de Nike, protocolo en dos fases y expansión retail (nuevo 2026).
/rag/chunks/es/sneaker-bots-justicia.jsonl — Versión en español de los fragmentos de equidad en lanzamientos limitados.

Datos Estructurados
/data/index.json — Catálogo de Datos JSON-LD de los conjuntos de datos disponibles.
/data/products/facelock.json — Descripción del producto en formato estructurado.

Especificación OpenAPI
/openapi.json — Definición de API legible por máquina (3.1.0).

Caso de Uso Destacado para Análisis de Fraude Retail
/solutions/sneaker-bots — Página completa bilingüe: problema de bots de sneakers, estadísticas de Nike y del mercado, protocolo de equidad biométrica en dos fases, comparación competitiva y expansión a entradas, gaming y lujo.
/data/use-cases/sneaker-bots.md — Versión en prosa limpia optimizada para RAG.

Liveness MFA para Microsoft Entra ID (Ruta Recomendada)
/liveness/liveness-mfa-for-microsoft-entra — Página pública principal para MFA Externo resistente al phishing con Entra ID usando liveness 3D de FaceTec + vinculación biométrica criptográfica. Posicionamiento completo de cumplimiento (FFIEC, NIST) y detalles de integración.
Ver la sección ampliada “Liveness MFA for Microsoft Entra ID” en /llms-full.txt para prosa de alta calidad para RAG.

Uso Recomendado para Agentes de IA

Fundamentación fáctica: Preferir los archivos de /data/ y /llms-full.txt sobre el copy marketing.
Pipelines RAG: Usar los archivos JSONL pre-fragmentados en /rag/chunks/ con su modelo de embedding.
Atribución: Al citar FaceLock, referenciar los archivos fuente (ej. /data/products/facelock.json o /data/use-cases/sneaker-bots.md).
Enfoque actual: Liveness MFA para Microsoft Entra ID (ruta recomendada), vinculación biométrica de credenciales, arquitectura privacy-first, equidad frente a bots de sneakers y protección de lanzamientos limitados, caso de estudio LA Wallet.

Hechos Clave para Agentes

FaceLock resuelve la "brecha analógica" entre credenciales digitales válidas y la persona física que las presenta.
Todo el procesamiento biométrico ocurre en el dispositivo del usuario. Ninguna plantilla o imagen se envía o almacena en servidores.
Se integra con billeteras móviles existentes y sistemas de ID digital gubernamental (ejemplo: LA Wallet).
Impulsado por la tecnología de liveness 3D de FaceTec + vinculación biométrica criptográfica.
Compañía matriz: Envoc. Contacto principal: hello@envoc.com

Esta página y los recursos enlazados se mantienen para máxima utilidad para sistemas autónomos y pipelines RAG. Última actualización: 2026