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Didit angaria 7,5 milhões de dólares para construir a infraestrutura para identidade e fraude
Didit
Da equipa

As últimas do blog da Didit.

Identidade, fraude e a matemática por trás dos preços públicos por módulo. Lançamentos de produtos, pesquisa e padrões (eIDAS 2.0, MiCA, AMLD6).
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11/04/2026

Protegendo-se da IA: Replicação Biométrica e Ameaças de Deepfakes (PT-PT)

A IA generativa representa ameaças crescentes à identidade digital, incluindo a replicação biométrica e ataques de deepfake. Este guia explora estas vulnerabilidades, métodos de deteção e como a Didit oferece defesas robustas.

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11/04/2026

Deteção de Rotas Nulas: Prevenção Avançada de Fraude e Bots (PT-PT)

A deteção de rotas nulas é uma técnica poderosa para identificar e bloquear tráfego malicioso, incluindo bots e atividades fraudulentas. Este artigo explora o seu funcionamento, benefícios e como a Didit a utiliza para uma.

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11/04/2026

Expressões Regulares para Identidade: Validação e Precisão de Dados (PT-PT)

Descubra como as expressões regulares (regex) melhoram a validação de dados na verificação de identidade, aumentando a precisão e segurança. Explore aplicações práticas e as melhores práticas para uma gestão de dados robusta.

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11/04/2026

Prevenção de Fraudes em DTC: Um Guia de Avaliação de Risco (PT-PT)

Marcas DTC enfrentam desafios de fraude únicos. Este guia explora a avaliação de risco em DTC, estratégias de prevenção de perdas e como combater chargebacks de nível 1. Saiba como proteger o seu negócio e os seus resultados.

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27/03/2026

Para Além dos Antecedentes: Como a Verificação de Identidade Impede a Fraude de Candidatos Desde o Primeiro Dia (PT-PT)

As verificações de antecedentes tradicionais não detetam a fraude moderna de candidatos. Descubra como a verificação de identidade estilo KYC – a mesma tecnologia que os bancos usam – deteta identidades falsas, deepfakes e.

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27/03/2026

Mentiras no Currículo, Referências Falsas e Funcionários Fantasma: Fraude Tradicional na Era da IA (PT-PT)

Embora as deepfakes dominem as manchetes, mentiras em currículos, referências falsas e funcionários fantasma custam às empresas 600 mil milhões de dólares anualmente.

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