ネットワークにおけるデジタルアイデンティティ間の関係には、複数の実体（entity）が関わる。インターネットのような分散ネットワークでは、それぞれの実体間の関係とは独立した信頼できる関係が存在して、そのような個別の関係をより大きな単位で統合して保証する手段が必要になる。ネットワークにおけるアイデンティティ管理の古典的な形態として、個人別電話帳（ハローページ）のようなディレクトリ・サービスがある。アイデンティティプロバイダ（IdP）は、インターネット越しにある複数の管理ドメインに対して、ユーザ認証機能と属性情報を提供する。アイデンティティプロバイダが提供するユーザ認証機能と属性情報の信頼性を保証するために、トラストフレームワークを制度設計する試みが先進各国で進められている。パーソナルデータ・サービス（PDS）は、実体としての個人が自らのアイデンティティ情報をコントロールできる機能を提供する。
デジタルアイデンティティの属性情報は、実体についてのオントロジーとも関連する。例えば、「ネコは動物の一種である」という集合論的な表現があるとする。オントロジー的に「ネコ」と表現された実体は、常に「動物」とも見なされる。アイデンティティ情報を構成する属性情報は、オントロジーにおける関係に基づいて表現できる。XMLは、いったんは構造化されたデータ表現のデファクトスタンダードとなった。属性情報の交換にはXMLに基づくSAMLのみならずJSONも用いられるようになってきている。
アイデンティティ情報は、識別子に基づいて管理される。識別子は、所定の管理ドメイン内（特定のレルム／コミュニティ／ディレクトリ／アプリケーション内やグローバルな範囲）で一意な文字列が割り当てられ、IDと表記される。識別子は、それが表す実体のキーとして使われる。識別子には、無指向性（omnidirectional）と一方向性（unidirectional）がある。無指向性識別子は公開され、容易に発見できることを意図している。一方、一方向性識別子は特定の識別関係でのみ使われるものである。識別子の分類には、解決可能（resolvable）か否かという分類もある。解決可能な識別子としては、ドメイン名やメールアドレスがあり、その識別子が表している実体を取得したり、実体の状態を取得したりできる。解決可能でない識別子としては、人間の実際の名前や主題／話題の名前などがあり、等価性の比較は可能であるが、それ以外にマシン上で何かすることはできない。インターネット上で広域に用いられるリソース識別子には、様々なスキームやフォーマットがある。広く使われているものとして、URI（Uniform Resource Identifier）とそれを国際化したIRI（Internationalized Resource Identifier) がある。これらはWorld Wide Webにおけるリソース識別子の標準である。抽象化された構造化識別子についてのOASISによる標準として、XRI（Extensible Resource Identifier）がある。これはURIやIRIにデジタルアイデンティティシステムに特に便利な機能を追加したものである。
何らかの実体の属性をオブザーバーが認識する際には、避けがたくオブザーバーの主観に左右される。ある実体の属性（attribute）をデジタル表現・処理するとき、属性を判定する者（オブザーバー）は、その表現がその実体に実際に付随していると確証できるものである必要がある（後述する認証（authentication）の節を参照）。逆に、その実体はオブザーバーに対して、特定の属性情報のみを提供したい。このような意味合いで、デジタルアイデンティティは、主体に固有な属性というよりも「相互関係において属性情報が決まる」と理解する方が適することがある。このようにデジタルアイデンティティには文脈依存（contextual）な性質がある。アイデンティティ情報を証明する手続き（identity proofing）を客観的に説明できるようにするためには、手続きについての基準を文書化して公表する必要がある。
デジタルアイデンティティ（英: Digital identity）は、人間などの主体（entity/subject）をコンピュータで処理するためのアイデンティティ情報であり、それぞれの属性情報から成る。ISO/IEC 24760-1は、アイデンティティを「実体に関する属性情報の集合（set of attributes related to an entity）」と定義している。
20世紀中ごろ、「マシンは思考できるか?」という疑問が科学者、特にマシンに人間的性質を付与しようとしていた科学者らの間で興味の的となった。この分野の第一人者であったジョン・マッカーシーはこの概念をダートマス会議（1956年）の際に人工知能(AI)と名づけた。人工知能は一般に、人間の認知機能に由来すると考えられている事を機械が行えるようにすることと定義される。同じころ、科学（特に生物学）は問題を解くのにコンピュータと人間の協調の実現が必要となっていった。例えばヘモグロビンなどの蛋白質の構造分析は、複雑すぎてコンピュータなしでは困難となっていた。1960年代初期、ジョシュア・レーダーバーグはコンピュータを使うようになり、宇宙生物学研究の補助となるような対話型コンピュータの開発に多大な興味を抱くようになった。特に未知の有機物の研究に役立つコンピュータシステムの設計に興味を持った。彼は化学もプログラミングも専門ではなかったので、スタンフォードの化学者 Carl Djerassi に化学に関する面で援助を乞い、エドワード・ファイゲンバウムにはプログラミングを手伝ってもらい、質量分析法のデータから化学構造を特定する過程を自動化するシステムの開発にとりかかった。ファイゲンバウムはプログラミング言語とヒューリスティクスの専門家であり、Carl Djerassi の化学構造特定法をコンピュータ上に再現するシステムの設計をLederberg が行うのを助けた。彼らは、完成したシステムを Dendritic Algorithm (Dendral) と名づけた。Dendral は完成当時、ケトン、アルコール、異性体などを扱ったときに正確な答えを出せなかった。そこで、Djerassi は化学的にあり得ない構造を解候補から除くよう Dendral に教え込んだ。これにより、専門家でないものでも決定できる程度の構造の組合せを生成できるようになった。Dendralチームは、ファイゲンバウムのLISPプログラムを改良するため、Bruce Buchanan を雇った。Buchanan はファイゲンバウムや Lederberg と同様の考え方であったが、彼は特に仮説形成に興味を持っていた。Joseph November は Digitizing Life: The Introduction of Computers to Biology and Medicine の中で「（Buchanan）はシステム（Dendral）が単なる人間の補助というだけでなく、単独で唯一の正解を見つけられるようにしたいと考えていた」と書いている。Buchanan は 仮説生成器として Meta-Dendral を設計した。Meta-Dendral と Dendral は 1966年から1967年に結合され、Heuristic Dendral が生まれた。Heuristic Dendral の従来との違いは、それが単に生化学分野だけでなく、他の分野の似たようなシステムのテンプレートとしても使えるようになっていた点である。