Последнее в блоге Didit.
Риски в эпоху ИИ: Анализ данных для оценки параметров (RU)
Оптимизация оценки рисков с помощью ИИ и схем AB-тестирования данных критически важна для быстрого проведения экспериментов. В этой статье рассматриваются проблемы и перспективы аналитики данных в управлении рисками, выходящие.
Защита привилегированного доступа: Снижение рисков для B2C приложений (RU)
Привилегированный доступ — критически важный вектор атак для B2C приложений. В этом руководстве рассматриваются распространенные ошибки, лучшие архитектурные практики и стратегии для защиты конфиденциальных данных и.
Теневые Профили и Идентификация: Растущий Риск Мошенничества с ИИ (RU)
Мошенничество с использованием ИИ выходит за рамки фишинга. 'Теневые профили' – цифровые представления, созданные из обрывков данных – позволяют совершать все более изощренные махинации. Ваша защита - это проактивность.
Устранение уязвимостей в системе мобильной атрибуции (RU)
Мошенничество в мобильной атрибуции наносит значительный ущерб рекламным бюджетам, ежегодно обходясь рекламодателям в миллиарды долларов. Узнайте, как новые угрозы, такие как ERPT и AJSD, эксплуатируют слабые места атрибуции и.
Безопасность ИИ: AMP и защита от злоупотреблений (RU)
В условиях роста злоупотреблений, основанных на ИИ, понимание и внедрение расширенной машинной защиты (AMP) имеет решающее значение. В этом руководстве рассматриваются механизмы AMP, векторы атак и способы защиты вашей платформы.
Атаки перебором учетных данных и риски хостинга: Подробный анализ (RU)
Атаки перебором учетных данных используют украденные учетные данные для несанкционированного доступа. Узнайте о рисках хостинга, методах обнаружения и о том, как Didit защищает от этих угроз.