Řešení exploitu "falešných důkazů" v aplikacích gig economy Postupy pro vrácení peněz byly navrženy pro svět, kde bylo těžké fotografie zfalšovat. Ten svět je pryč. Uživatel si nyní může vzít čisté jídlo, použít In-Painting, aby vypadalo "nedovařeně", a požádat o vrácení peněz. Agenti podpory nepoznají rozdíl. Řešení: Logika založená na původu Ve spolupráci s @aiseerco jsme vytvořili řešení, které přesouvá ověřování výše – do okamžiku zachycení. Architektura: 1. Přepínač produktů: Segmentujte svůj tok nahrávání. - Standardní cesta: Nízkorizikové účty (běžný provoz). - Ověřená cesta: Vysoce rizikové/nové účty vyžadují "ověřené důkazy" přes ProofSnap. 2. On-Chain Timestamping: Když uživatel zachytí fotografii pomocí ProofSnap/SDK, zapíšeme commit do Numbers Mainnet. To dokazuje, že obraz existoval v čase T ve stavu S. 3. Automatizovaný audit: Váš backend dotazuje na Číselný index (ERC-7053). - Kontrola: Odpovídá hash nahraného souboru záznamu na řetězu?   - Kontrola: Detekuje ověřovatele faktů (například @ArAIstotle) manipulaci po uplynutí časového razítka? Hodnota integrace: * Neměnná auditní stopa: Týmy pro dodržování předpisů dostávají účetní knihu pravdy, nejen JPEG. * Snížení nákladů: Výrazně nižší výplaty při podvodech při vrácení peněz. Nenechte neověřitelné důkazy ovlivnit své okraje. Kontaktujte nás, pokud vy nebo váš zákazník také zažíváte útoky falešných genAI důkazů.