Lewati ke konten utama
Didit Raih $7,5 Juta untuk Membangun Infrastruktur Identitas dan Fraud
Didit
Dari tim kami

Terbaru dari blog Didit.

Identitas, fraud, dan perhitungan di balik harga per-modul. Peluncuran produk, riset, dan standar (eIDAS 2.0, MiCA, AMLD6).
privileged-access-mitigating-b2c-threat-vectors.png
24 Mar 2026

Akses Istimewa: Mengurangi Risiko Ancaman pada Aplikasi B2C (ID)

Akses istimewa adalah celah serangan utama pada aplikasi B2C. Panduan ini membahas kerentanan umum, praktik terbaik arsitektur, dan strategi untuk mengamankan data sensitif serta mencegah akses tidak sah.

Baca postingan
shadow-profiles-and-identity-assumptions.png
24 Mar 2026

Profil Bayangan & Identitas: Risiko Penipuan AI yang Mengintai (ID)

Penipuan bertenaga AI berkembang lebih dari sekadar *phishing*. 'Profil bayangan' – representasi digital yang dibangun dari potongan data – memungkinkan kecurangan yang semakin canggih. Lindungi bisnis Anda!

Baca postingan
closing-the-mobile-attribution-security-hole.png
24 Mar 2026

Membendung Celah Keamanan Atribusi Seluler (ID)

Penipuan atribusi seluler menguras anggaran iklan, merugikan pengiklan miliaran dolar setiap tahunnya. Pelajari bagaimana ancaman baru seperti ERPT dan AJSD mengeksploitasi celah atribusi dan bagaimana verifikasi identitas dapat.

Baca postingan
ai-security-amp-and-protecting-against-abuse.png
24 Mar 2026

Keamanan AI: AMP & Perlindungan dari Penyalahgunaan (ID)

Seiring meningkatnya penyalahgunaan yang didorong oleh AI, memahami dan menerapkan Perlindungan Mesin Tingkat Lanjut (AMP) sangat penting. Panduan ini membahas mekanisme AMP, vektor serangan, dan cara melindungi platform Anda.

Baca postingan
credential-stuffing-hosting-risks.png
24 Mar 2026

Serangan Credential Stuffing & Risiko Hosting: Analisis Mendalam (ID)

Serangan credential stuffing memanfaatkan kredensial bocor untuk akses tidak sah. Pelajari risiko hosting, metode deteksi, dan bagaimana Didit melindungi dari ancaman ini.

Baca postingan
thumbnail.png
24 Mar 2026

Mengurangi Bias Pengenalan Ucapan & Memastikan Akurasi (ID)

Teknologi pengenalan ucapan rentan terhadap bias yang menyebabkan ketidakakuratan. Artikel ini membahas sumber bias, cara meningkatkan transkripsi biometrik, dan membangun sistem yang lebih adil.

Baca postingan
Minta AI untuk merangkum halaman ini