हाइड्रा अकाउंट की समस्या: पहचान समाधान से ही क्यों शुरू होती है डिस्टिलेशन सुरक्षा (HI)

23 फरवरी 2026 को, एंथ्रोपिक ने कुछ ऐसे मापे गए आंकड़े प्रकाशित किए, जिन पर एआई उद्योग ने तब तक ज्यादातर अमूर्त रूप से चर्चा की थी। पहचाने गए डिस्टिलेशन अभियानों में, कंपनी ने बताया कि प्रयोगशालाओं ने "लगभग 24,000 धोखाधड़ी वाले खातों के माध्यम से क्लाउड के साथ 1.6 करोड़ से अधिक लेनदेन उत्पन्न किए।" उस रिपोर्ट में एक विवरण पूरी समस्या को फिर से परिभाषित करता है: "एक एकल प्रॉक्सी नेटवर्क ने एक साथ 20,000 से अधिक धोखाधड़ी वाले खातों का प्रबंधन किया।"

बीस हजार खाते। एक अभिनेता।

यही खतरे का रूप है। एडवरसैरियल डिस्टिलेशन - एक फ्रंटियर मॉडल के आउटपुट का उपयोग करके उसकी सस्ती कॉपी को प्रशिक्षित करना - एक संदिग्ध खाते द्वारा एक संदिग्ध अनुरोध करने से निष्पादित नहीं होता है। यह एक ऐसे संगठन द्वारा निष्पादित किया जाता है जो एक एकल निष्कर्षण अभियान को हजारों खातों, भुगतान उपकरणों, उपकरणों और नेटवर्क पथों पर फैलाता है, ताकि प्रत्येक व्यक्तिगत खाता सामान्य दिखे। एक-एक करके समीक्षा करने पर, उनमें से कोई भी कुछ भी नहीं दर्शाता। एक ग्राफ के रूप में समीक्षा करने पर, वे एक मशीन हैं।

यही कारण है कि सुरक्षा केवल मॉडल में या केवल ट्रैफिक में नहीं रह सकती। इसे एक ऐसे प्रश्न का भी उत्तर देना होगा जो वे परतें नहीं दे सकतीं: इन खातों के पीछे वास्तव में कौन है?

मुख्य बातें

• एंथ्रोपिक ने पहचाने गए डिस्टिलेशन अभियानों में लगभग 24,000 धोखाधड़ी वाले खातों के माध्यम से उत्पन्न 1.6 करोड़ से अधिक लेनदेन की सूचना दी, जिसमें एक एकल प्रॉक्सी नेटवर्क एक साथ 20,000 से अधिक खाते चला रहा था।
• डिस्टिलेशन एक समन्वित एक्सेस समस्या है, न कि एकल-अनुरोध समस्या। प्रति-खाता समीक्षा इसके लिए संरचनात्मक रूप से अंधा है।
• फ्रंटियर मॉडल फोरम का फरवरी 2026 का अंक संक्षिप्त एडवरसैरियल डिस्टिलेशन और उसकी विधियों को परिभाषित करता है। डिज़ाइन के अनुसार यह खतरे के बजाय नियंत्रणों तक सीमित है, इसलिए यह खाता सत्यापन, पहचान, दर-सीमा या एक्सेस नियंत्रण पर कोई सिफारिश नहीं करता है।
• एंथ्रोपिक के अपने सूचीबद्ध शमन में पहचान वर्गीकरण और व्यवहारिक फिंगरप्रिंटिंग के साथ-साथ "शैक्षिक और स्टार्टअप खातों के लिए मजबूत सत्यापन" शामिल है।
• एक सत्यापित-एक्सेस परत तीन काम करती है जो मॉडल नियंत्रण नहीं कर सकते: यह गुमनामी को कम करती है, यह उन खातों को जोड़ती है जो एक व्यक्ति, उपकरण या नेटवर्क साझा करते हैं, और यह एक पुनर्जीवित खाते को आगमन पर ही समाप्त कर देती है।
• पहचान सत्यापन अकेले मॉडल निष्कर्षण को नहीं रोकता है। यह तीन में से एक परत है, और यह अन्य दो को प्रतिस्थापित नहीं करती है।

वास्तव में क्या हुआ

एंथ्रोपिक की रिपोर्ट को पूरी तरह से पढ़ना महत्वपूर्ण है, लेकिन एक्सेस नियंत्रण डिजाइन करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए तीन निष्कर्ष सबसे महत्वपूर्ण हैं।

मात्रा कुछ अभिनेताओं में केंद्रित थी। एंथ्रोपिक ने "1.3 करोड़ से अधिक" लेनदेन का श्रेय मिनीमैक्स को, "34 लाख से अधिक" का मूनशॉट एआई को, और "1.5 लाख से अधिक" का डीपसीक को दिया। ये अवसरवादी स्क्रैप नहीं हैं। ये निरंतर औद्योगिक कार्यक्रम हैं।

खाते समन्वित थे, और समन्वय मेटाडेटा में दिखाई दे रहा था। एंथ्रोपिक ने "समान पैटर्न, साझा भुगतान विधियों, और समन्वित समय" का वर्णन किया जो खातों में "लोड संतुलन" का सुझाव देता था। विशेषता "अनुरोध मेटाडेटा और बुनियादी ढांचा संकेतकों" से आई - एक मामले में, अनुरोध मेटाडेटा जो "वरिष्ठ मूनशॉट कर्मचारियों की सार्वजनिक प्रोफाइल से मेल खाता था।"

प्रॉम्प्ट बेतुके पैमाने पर दोहराए गए। एंथ्रोपिक ने प्रॉम्प्ट विविधताओं को "सैकड़ों समन्वित खातों में हजारों बार" पहुंचने का उल्लेख किया।

इन तीनों को एक साथ पढ़ें तो एक पैटर्न उभरता है। लगभग हर संकेत जिसने इन अभियानों को उजागर किया, वह एक संबंधपरक संकेत था - कुछ ऐसा जो खातों में साझा किया गया था। साझा भुगतान विधियां। साझा समय। साझा बुनियादी ढांचा। साझा प्रॉम्प्ट टेम्पलेट। यदि आपकी विश्लेषण इकाई एक एकल खाता है, तो इनमें से कोई भी दिखाई नहीं देता है।

प्रति-खाता समीक्षा क्यों विफल होती है

अधिकांश दुरुपयोग उपकरण प्रति-खाता निर्णय के आसपास बनाए गए हैं। एक खाता साइन अप करता है, स्कोर किया जाता है, जोखिम बैंड प्राप्त करता है, और एक निर्णय प्राप्त करता है। यह मॉडल उस दुरुपयोग के लिए अच्छा काम करता है जिसके लिए इसे डिज़ाइन किया गया था - एक धोखेबाज जो चोरी किए गए कार्ड का उपयोग कर रहा है, एक स्पैमर जो एक चैनल को ब्लास्ट कर रहा है।

यह एक विशिष्ट संरचनात्मक कारण से डिस्टिलेशन के खिलाफ विफल रहता है: हमलावर नियंत्रित करता है कि कोई भी एकल खाता अभियान का कितना हिस्सा वहन करता है।

यदि आपकी समीक्षा सीमा "एक खाता 50,000 असामान्य अनुरोध कर रहा है" है, तो हमलावर 20,000 खातों का उपयोग करता है जो प्रत्येक 800 अनुरोध करते हैं। यदि आपकी सीमा गिरती है, तो वे खाते जोड़ते हैं। अर्थशास्त्र उनके पक्ष में है क्योंकि खाते सिस्टम में सबसे सस्ते इनपुट हैं। एक फ्रंटियर मॉडल एपीआई कॉल में वास्तविक सीमांत लागत होती है; एक ईमेल पते में नहीं।

तो हमलावर की अनुकूलन समस्या सरल है: प्रति-खाता व्यवहार को प्रति-खाता सीमा के भीतर रखें, और क्षैतिज रूप से स्केल करें। और यह काम करता है, क्योंकि रक्षा गलत वस्तु को माप रही है। यह खातों को माप रहा है जब विरोधी एक अभिनेता है।

यह हाइड्रा संपत्ति है। एक खाता काट दें और दो और दिखाई देते हैं, क्योंकि खातों को उत्पन्न करने वाली चीज को कभी छुआ नहीं गया था। एक प्रॉक्सी नेटवर्क एक साथ 20,000 से अधिक खातों का संचालन कर रहा है, जैसा कि एंथ्रोपिक ने बताया, यह इसका शुद्ध अभिव्यक्ति है - उस पैमाने पर, एक-एक करके खातों को हटाना एक रक्षा नहीं है, यह एक रखरखाव कार्य है।

एक हाइड्रा को हराने के लिए आपको सिर काटना बंद करना होगा और शरीर खोजना शुरू करना होगा।

डिस्टिलेशन सुरक्षा की तीन परतें

एक गंभीर सुरक्षा में तीन परतें होती हैं, और वे अलग-अलग स्वामित्व में होती हैं।

परत	स्वामित्व	भूमिका
मॉडल नियंत्रण	मॉडल प्रदाता	संवेदनशील तर्क निशान सीमित करें, आउटपुट को आकार दें, मॉडल व्यवहार की रक्षा करें
ट्रैफिक डिटेक्शन	मॉडल प्रदाता, या एक शोध/विक्रेता स्टैक	दोहरावदार, अर्थपूर्ण रूप से केंद्रित, या समन्वित निष्कर्षण पैटर्न का पता लगाएं
सत्यापित पहुंच	पहचान बुनियादी ढांचा	यह तय करें कि किसी खाते के पीछे कौन है, साझा पहचानकर्ताओं को लिंक करें, एक पुष्टिकृत दुर्व्यवहारकर्ता से जुड़े हर चीज पर नीति लागू करें

पहली दो परतें अच्छी तरह से समझी जाती हैं और सक्रिय रूप से शोध की जाती हैं। ट्रैफिक पक्ष पर, हालिया अकादमिक कार्य वास्तव में उत्साहजनक है: लियू, गुओ और डोंग (arXiv 2606.05725, जून 2026) निष्कर्षण निगरानी को सौम्य-कैलिब्रेटेड ट्रैफिक-विंडो वितरण परीक्षण के रूप में फ्रेम करते हैं, जिसमें केवल सौम्य ट्रैफिक पर कैलिब्रेटेड सिमेंटिक स्पेस में अधिकतम माध्य विसंगति का उपयोग किया जाता है। चार निष्कर्षण परिदृश्यों से चौदह हमलावर-सामान्य क्वेरी जोड़े में, वे सौम्य प्रश्नों पर 0.3% गलत-सकारात्मक दर पर शुद्ध-हमलावर मामलों के लिए 100% पहचान दर की रिपोर्ट करते हैं।

यह एक मजबूत परिणाम है, और इसका क्या अर्थ है, यह स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है: ट्रैफिक डिटेक्शन काम करता है, और यह वह परत नहीं है जिसके बारे में Didit बात कर रहा है। प्रॉम्प्ट वितरण का सिमेंटिक विश्लेषण मॉडल प्रदाता का काम है, और इसे वहीं रहना चाहिए।

तीसरी परत वह है जिसमें सबसे कम प्रकाशित डिज़ाइन मार्गदर्शन है - जिसमें उद्योग के खतरे पर अपने स्वयं के प्रामाणिक संक्षिप्त में भी शामिल है।

प्रामाणिक संक्षिप्त में क्या शामिल है

फ्रंटियर मॉडल फोरम ने एंथ्रोपिक की रिपोर्ट के उसी दिन अपना एडवरसैरियल डिस्टिलेशन इश्यू ब्रीफ प्रकाशित किया। यह एक अच्छा दस्तावेज़ है। यह एडवरसैरियल डिस्टिलेशन को एक मॉडल के आउटपुट तक गुप्त रूप से पहुंचने के रूप में परिभाषित करता है - आमतौर पर सेवा की शर्तों के उल्लंघन में - एक माध्यमिक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए जो शिक्षक की क्षमताओं को दोहराता है जबकि इसकी सुरक्षा प्रशिक्षण को बाईपास करता है। यह विधियों को सूचीबद्ध करता है: चेन-ऑफ-थॉट एक्सफिल्ट्रेशन, चेन-ऑफ-थॉट क्रिटिकिंग, चेन-ऑफ-थॉट ऑटोग्रेडिंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए प्रॉम्प्ट जनरेशन, और सिंथेटिक डेटा जनरेशन। यह लक्षित क्षमताओं का नाम देता है: गणितीय और वैज्ञानिक तर्क, एजेंटिक कोडिंग, मल्टीमॉडल प्रोसेसिंग, सामान्य तर्क।

यह इस क्षेत्र में वास्तविक तनाव को भी स्वीकार करता है - "वैध अनुसंधान में बाधा डाले बिना इन सुरक्षा चिंताओं को दूर करना।"

इसमें खाता सत्यापन, पहचान समाधान, दर-सीमा या एक्सेस नियंत्रण पर कोई सिफारिश नहीं है।

यह एक दायरे का चुनाव है, और एक समझदार है: संक्षिप्त का उद्देश्य खतरे और उसकी विधियों को परिभाषित करना है, न कि नियंत्रणों को निर्धारित करना। एक्सेस-लेयर डिज़ाइन बस एक अलग दस्तावेज़ है।

यह एक ऐसा दस्तावेज़ है जिसे उद्योग ने अभी तक वास्तव में नहीं लिखा है, हालांकि - जबकि जिस प्रयोगशाला ने खतरे को मापा था, उसने "शैक्षिक और स्टार्टअप खातों के लिए मजबूत सत्यापन" को उन शमन में सूचीबद्ध किया था जिसमें यह निवेश करता है, पहचान वर्गीकरण और व्यवहारिक फिंगरप्रिंटिंग के ठीक बगल में। एक्सेस लेयर व्यवहार में वास्तविक काम कर रही है और इसके पीछे बहुत कम प्रकाशित डिज़ाइन मार्गदर्शन है। इस पोस्ट का बाकी हिस्सा इसी के बारे में है।

सत्यापित-एक्सेस परत वास्तव में क्या करती है

यहां दावे के बारे में सटीक रहें, क्योंकि अति-दावा करने से यह पूरी श्रेणी विश्वसनीयता खो देती है।

पहचान सत्यापन डिस्टिलेशन का पता नहीं लगाता है। यह प्रॉम्प्ट सिमेंटिक्स को नहीं देख सकता है, यह नहीं जानता कि किस क्षमता को लक्षित किया जा रहा है, और यह आपको कभी नहीं बताएगा कि एक अनुरोध स्ट्रीम चेन-ऑफ-थॉट एक्सफिल्ट्रेशन जैसा दिखता है। यह ट्रैफिक परत का काम है।

पहचान जो करती है वह चार विशिष्ट तरीकों से हमलावर की लागत संरचना को बदलती है।

यह गुमनामी को कम करता है। एक सत्यापित व्यक्ति या एक पंजीकृत कंपनी से बंधा हुआ खाता एक ऐसा खाता है जिसका एक जिम्मेदार मालिक होता है। यह दुरुपयोग को नहीं रोकता है, लेकिन यह बदलता है कि दुरुपयोग की लागत और जोखिम क्या है।

यह उन खातों को जोड़ता है जो कुछ भौतिक साझा करते हैं। एक ही चेहरे, एक ही उपकरण, या एक ही नेटवर्क द्वारा पंजीकृत दो खाते संबंधित हैं या नहीं, भले ही उनका व्यवहार संबंधित न दिखे। यह वह संकेत है जिसे प्रति-खाता समीक्षा उत्पन्न नहीं कर सकती है, और यह ठीक उसी प्रकार का संकेत है - साझा भुगतान विधि, साझा समय, साझा बुनियादी ढांचा - जिसने एंथ्रोपिक द्वारा वर्णित अभियानों को उजागर किया।

यह पुनर्जनन को महंगा बनाता है। हाइड्रा संपत्ति नए खातों के सस्ते और पुराने खातों से डिस्कनेक्ट होने पर निर्भर करती है। जब एक पुष्टिकृत दुरुपयोग का मामला हर पहचानकर्ता तक फैलता है जिसे उसने छुआ - चेहरा, दस्तावेज़, फोन, ईमेल, आईपी और डिवाइस - तो उसी बुनियादी ढांचे से बनाया गया अगला खाता 800 अनुरोधों के बाद पकड़े जाने के बजाय दरवाजे पर ही विफल हो जाता है।

यह वैध डेवलपर्स से घर्षण को दूर रखता है। यह वह बाधा है जो पूरी चीज को व्यवहार्य बनाती है। हर किसी पर लागू सत्यापन एक विकास कर है। अनुकूली रूप से लागू सत्यापन - एक्सेस टियर, कोटा, क्रेडिट वॉल्यूम, भूगोल, या ट्रैफिक परत से एक व्यवहारिक अलर्ट द्वारा - जोखिम पर घर्षण डालता है और विश्वसनीय डेवलपर पथ को तेज रखता है।

चार चीजें। उनमें से कोई भी "निष्कर्षण को रोकता है" नहीं है। सभी चार वास्तविक हैं।

Didit कहाँ फिट बैठता है

Didit पहचान और धोखाधड़ी के लिए बुनियादी ढांचा है, और वे आदिम जो एक सत्यापित-एक्सेस परत में संघटित होते हैं, वे हैं जिन्हें हम पहले ही भेजते हैं और कीमतें प्रकाशित करते हैं:

• पहचान सत्यापन — आईडी दस्तावेज़, निष्क्रिय जीवंतता, चेहरा मिलान और आईपी विश्लेषण, प्रति सत्यापन $0.33 पर बंडल किया गया, जिसमें प्रति माह 500 मुफ्त केवाईसी सत्यापन शामिल हैं।
• चेहरा खोज 1:N — आपके अपने एप्लिकेशन द्वारा नामांकित सत्यापित उपयोगकर्ताओं के बीच बायोमेट्रिक खोज, सत्यापन के साथ मुफ्त। यह वह आदिम है जो दो खातों को एक व्यक्ति से जोड़ता है।
• आईपी और डिवाइस विश्लेषण — $0.03, और $0.33 बंडल में शामिल है। DUPLICATED_IP_ADDRESS, DUPLICATED_DEVICE_FINGERPRINT, DEVICE_RECOVERED_HIGH_CONFIDENCE, AUTOMATION_FRAMEWORK_DETECTED और संबंधित कोड उत्सर्जित करता है।
• सूचियां एपीआई — 12 प्रविष्टि प्रकारों में ब्लॉकलिस्ट, जहां एक पुष्टिकृत सत्र से ब्लॉकलिस्टिंग उस सत्र द्वारा कैप्चर किए गए पहचानकर्ताओं - चेहरा, दस्तावेज़, फोन, ईमेल, आईपी और डिवाइस - को स्वचालित रूप से निकालती है।
• बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण — $0.10 पासवर्ड रहित पुन: सत्यापन, एक विशेषाधिकार प्राप्त कार्रवाई को ऑनबोर्ड किए गए मानव से बांधने के लिए बजाय एक वाहक टोकन के।
• व्यवसाय सत्यापन — प्रति कंपनी $2.00 से: रजिस्ट्री लुकअप, अंतिम लाभकारी मालिक और अधिकारी, $0.20 पर इकाई स्क्रीनिंग और मानक उपयोगकर्ता सत्यापन दरों पर बिल किए गए एक लाभकारी मालिक के लिए कोई भी लिंक की गई पहचान जांच। संगठन-स्तरीय और अनुसंधान-स्तरीय पहुंच के लिए।

आप उन्हें अपनी प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता के अनुसार किसी भी नीति में संयोजित करते हैं। संरचना आपकी वास्तुकला है; आदिम भाग हैं। प्रत्येक को एक एकीकृत /v3/ एपीआई के माध्यम से एक प्रकाशित मूल्य और बिना न्यूनतम के वितरित किया जाता है - कुछ अपने स्वयं के एंडपॉइंट के रूप में, जैसे POST /v3/face-search/, और कुछ एक सत्र वर्कफ़्लो के माध्यम से, जैसे बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण, जिसका अपना कोई स्टैंडअलोन एंडपॉइंट नहीं है।

उपयोग के मामले

फ्रंटियर मॉडल प्रदाता। उच्च-कोटा, उच्च-क्रेडिट और अनुसंधान-स्तरीय पहुंच को एक सत्यापित व्यक्ति या कंपनी से बांधें, जबकि मुफ्त और कम-मात्रा वाले स्तरों को घर्षण रहित रखें।

एआई एपीआई प्लेटफॉर्म और अनुमान प्रदाता। पुनर्विक्रेता और एग्रीगेटर दुरुपयोग को विरासत में लेते हैं बिना पहचान स्टैक को विरासत में लिए। एक एक्सेस परत अक्सर एकमात्र नियंत्रण होता है जिसे वे वास्तविक रूप से नियंत्रित करते हैं।

एआई कोडिंग और एजेंट उत्पाद। ट्रायल दुरुपयोग और क्रेडिट फार्मिंग डिस्टिलेशन के समान खाता-गुणा यांत्रिकी का उपयोग करते हैं। वही लिंकिंग आदिम दोनों को संबोधित करते हैं।

क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म और मार्केटप्लेस। संगठन-स्तरीय सत्यापन यह उत्तर देता है कि "क्या यह वास्तविक लाभकारी मालिकों वाली एक वास्तविक कंपनी है" इससे पहले कि एक उद्यम कोटा प्रदान किया जाए।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या पहचान सत्यापन मॉडल डिस्टिलेशन को रोकता है?

नहीं। निष्कर्षण को - जिस हद तक यह हो सकता है - मॉडल-स्तरीय आउटपुट नियंत्रण और सिमेंटिक ट्रैफिक डिटेक्शन द्वारा रोका जाता है। पहचान गुमनामी को कम करती है, एक अभियान में खातों को जोड़ती है, और पुनर्जीवित खातों को जल्दी विफल कर देती है। यह तीन में से एक परत है।

क्या सत्यापन वैध डेवलपर्स को दूर नहीं भगाएगा?

केवल तभी जब आप इसे हर किसी पर लागू करते हैं। जो डिज़ाइन काम करता है वह अनुकूली है: जोखिम, टियर, कोटा, क्रेडिट वॉल्यूम, भूगोल, या एक व्यवहारिक अलर्ट पर सत्यापित करें। अधिकांश डेवलपर्स को कभी भी सत्यापन चरण नहीं देखना चाहिए। Didit का पुन: प्रयोज्य केवाईसी मुफ्त है, इसलिए नेटवर्क पर कहीं और पहले से सत्यापित डेवलपर इसे फिर से किए बिना एक जांच को साफ़ कर सकता है।

क्या Didit मुझे बता सकता है कि एक अनुरोध स्ट्रीम डिस्टिलेशन जैसा दिखता है?

नहीं। Didit आपके प्रॉम्प्ट नहीं देखता है और अनुरोध सिमेंटिक्स का विश्लेषण नहीं करता है। वह संकेत आपकी अपनी ट्रैफिक परत से आता है। Didit जो प्रदान करता है वह उस अलर्ट को एक अभिनेता से जोड़ने के लिए पहचान समाधान है, और उनसे जुड़े हर खाते पर कार्य करने के लिए प्रवर्तन आदिम हैं।

एआई प्लेटफॉर्म के पैमाने पर इसकी लागत कितनी है?

सत्यापन की कीमत प्रति सफल जांच पर निर्धारित की जाती है जिसमें कोई न्यूनतम नहीं है: पूर्ण पहचान बंडल के लिए $0.33, केवल आईपी और डिवाइस विश्लेषण के लिए $0.03, चेहरा खोज 1:N के लिए मुफ्त, बायोमेट्रिक पुन: प्रमाणीकरण के लिए $0.10, और व्यवसाय सत्यापन के लिए $2.00 से। क्योंकि नीति अनुकूली है, आप एक्सेस के उस अंश पर भुगतान करते हैं जो वास्तव में एक जांच की वारंटी देता है। हर महीने पहले 500 केवाईसी सत्यापन मुफ्त हैं।

हमारे पास पहले से ही एक धोखाधड़ी विक्रेता है। यह अलग क्यों है?

अधिकांश धोखाधड़ी उपकरण प्रति-खाता निर्णय लौटाते हैं। डिस्टिलेशन समस्या एक प्रति-अभिनेता समस्या है, और वे आदिम जो खातों को एक अभिनेता से जोड़ते हैं - आपके अपने उपयोगकर्ताओं में 1:N बायोमेट्रिक खोज, डिवाइस और आईपी सहसंबंध, और एक एकल पुष्टिकृत मामले से हर पहचानकर्ता में ब्लॉकलिस्ट प्रसार - वे विशिष्ट चीजें हैं जो प्रति-खाता स्कोरिंग नहीं करती हैं।

शुरू करने के लिए तैयार हैं?

उस आदिम के साथ शुरू करें जो आपको आज गायब लिंकिंग संकेत देता है।

• दस्तावेज पढ़ें — चेहरा खोज 1:N, आईपी और डिवाइस विश्लेषण चेतावनी, और सूचियां एपीआई।
• उत्पाद देखें — उपयोगकर्ता सत्यापन और व्यवसाय सत्यापन।
• कीमत देखें — हर मॉड्यूल सार्वजनिक रूप से मूल्यवान है, प्रति-सफलता भुगतान, कोई न्यूनतम नहीं।
• मुफ्त में शुरू करें — business.didit.me पर एक खाता बनाएं और प्रति माह अपने पहले 500 केवाईसी सत्यापन बिना किसी लागत के चलाएं।