Resolviendo el exploit de "pruebas falsas" en las aplicaciones de economía colaborativa Los flujos de trabajo de reembolso estaban diseñados para un mundo donde era difícil falsificar fotos. Ese mundo se ha ido. Ahora el usuario puede tomar una comida impecable, usar In-Painting para que parezca "poco cocida" y solicitar 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 aguas arriba—hasta el momento de la captura. La arquitectura: 1. Interruptor de producto: segmenta tu flujo de subida. - Ruta Estándar: Cuentas de bajo riesgo (negocio como siempre). - Ruta Verificada: Las cuentas de alto riesgo/nuevas requieren "Evidencia Verificada" a través de ProofSnap. 2. Marca de tiempo en cadena: Cuando el usuario captura la foto mediante ProofSnap/SDK, escribimos un commit en la red principal de Numbers. Esto demuestra que la imagen existía en el Tiempo T en el estado S. 3. Auditoría automatizada: Tu backend consulta el Índice de Números (ERC-7053). - Comprobar: ¿El hash del archivo subido coincide con el registro en cadena?   - Comprobación: ¿El verificador de hechos (por ejemplo, @ArAIstotle) detecta manipulación después de la marca temporal? Valor de la integración: * Pista de auditoría inmutable: Los equipos de cumplimiento obtienen un libro de cuentas de verdad, no solo JPEGs. * Reducción de costes: Reducción drástica de los pagos por fraude en reembolsos. No dejes que la evidencia no verificable afecte tus márgenes. Habla con nosotros si tú o tu cliente también estáis sufriendo ataques de evidencia genAI falsa.