تجاوز إلى المحتوى الرئيسي
Didit تجمع 7.5 مليون دولار لبناء البنية التحتية للهوية والاحتيال
Didit
من فريق العمل

أحدث المقالات من مدونة Didit.

الهوية، الاحتيال، والرياضيات وراء تسعير الوحدات العامة. إطلاق المنتجات، الأبحاث، والمعايير (eIDAS 2.0، MiCA، AMLD6).
93973.png
13 أغسطس 2026

متطلبات التحقق من العمر لمنصات التواصل الاجتماعي في المملكة المتحدة والاتحاد الأوروبي بحلول 2026 (AR)

ستواجه منصات التواصل الاجتماعي في المملكة المتحدة والاتحاد الأوروبي حدودًا محددة للتحقق من العمر في عام 2026، تتراوح أساسًا بين 13 و16 و18 عامًا، مدفوعة بلوائح مثل قانون السلامة على الإنترنت في المملكة المتحدة (OSA) واللائحة.

قراءة المنشور
93940.png
13 أغسطس 2026

شرح قواعد AMLA الجديدة لإنفاذ قوانين مكافحة غسل الأموال وقواعد المالك المستفيد النهائي (UBO) في الاتحاد الأوروبي (2026) (AR)

اعتبارًا من عام 2026، يجب على الشركات العاملة في الاتحاد الأوروبي الامتثال لقواعد أكثر صرامة للتحقق من المالك المستفيد النهائي (UBO) بموجب سلطة مكافحة غسل الأموال (AMLA) الجديدة.

قراءة المنشور
didit-robinhood-cover.png
06 أغسطس 2026

صندوق Robinhood Ventures Fund II يستثمر في Didit (AR)

Didit جزء من محفظة Robinhood Ventures Fund II (المدرج في بورصة نيويورك تحت الرمز: RVII)، وهو صندوق Robinhood الجديد الذي يتيح للمستثمرين الأفراد الوصول إلى الشركات الناشئة الخاصة.

قراءة المنشور
llm-distillation-defense-identity.png
04 أغسطس 2026

مشكلة حسابات هيدرا: لماذا يبدأ الدفاع عن التقطير بتحديد الهوية (AR)

ذكرت Anthropic 16 مليون عملية تبادل عبر حوالي 24,000 حساب احتيالي، وشبكة وكيلة واحدة تدير أكثر من 20,000 حساب في وقت واحد. التقطير ليس مشكلة موجه، بل مشكلة وصول.

قراءة المنشور
kyb-ai-api-enterprise-access.png
04 أغسطس 2026

التحقق من الشركات للوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي: من يتحكم في هذا الحساب حقًا؟ (AR)

ذكرت Anthropic أن التحقق المعزز لحسابات التعليم والشركات الناشئة هو أحد وسائل التخفيف من هجمات التقطير. على مستوى المؤسسة، لا يكمن السؤال فيما إذا كان الشخص حقيقيًا، بل فيما إذا كانت الشركة حقيقية، ومن يديرها.

قراءة المنشور
verified-api-access-ai-model-providers.png
04 أغسطس 2026

التحقق من الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات لمقدمي نماذج الذكاء الاصطناعي: بنية متعددة المستويات حسب المخاطر (AR)

كيفية ربط الوصول إلى النماذج عالية المخاطر بأشخاص وشركات موثوقين دون إثقال كاهل كل مطور يسجل - مستويات الوصول، شروط التحفيز، نقاط النهاية لكل مستوى، وتكلفة كل منها.

قراءة المنشور
اطلب من الذكاء الاصطناعي تلخيص هذه الصفحة