Resolviendo la explotación de "Pruebas Falsas" en aplicaciones de la economía gig Los flujos de trabajo de reembolso fueron diseñados para un mundo donde las fotos eran difíciles de falsificar. Ese mundo ha desaparecido. Un usuario ahora puede tomar una comida impecable, usar In-Painting para hacer que parezca "poco cocida" y reclamar un reembolso. Los agentes de soporte no pueden notar la diferencia. La Solución: Lógica Basada en la Procedencia Trabajando con @aiseerco, hemos mapeado una solución que mueve la verificación hacia arriba, al momento de la captura. La Arquitectura: 1. Alternativa de Producto: Segmenta tu flujo de carga. - Ruta Estándar: Cuentas de bajo riesgo (negocios como de costumbre). - Ruta Verificada: Cuentas de alto riesgo/nuevas requieren "Pruebas Verificadas" a través de ProofSnap. 2. Sellado de Tiempo en la Cadena: Cuando el usuario captura la foto a través de ProofSnap/SDK, escribimos un compromiso en la Mainnet de Numbers. Esto prueba que la imagen existió en el Tiempo T en el Estado S. 3. Auditoría Automatizada: Tu backend consulta el Índice de Numbers (ERC-7053). - Verificar: ¿Coincide el hash del archivo subido con el registro en la cadena? - Verificar: ¿Detecta el verificador de hechos (por ejemplo, @ArAIstotle) manipulación después del sellado de tiempo? Valor para la integración: * Registro de Auditoría Inmutable: Los equipos de cumplimiento obtienen un libro de verdad, no solo JPEGs. * Reducción de Costos: Disminuir drásticamente los pagos por fraude en reembolsos. No dejes que pruebas no verificables afecten tus márgenes. Habla con nosotros si tú o tu cliente también están experimentando ataques de pruebas falsas de genAI.