Résoudre l'exploit "Preuve Fausse" dans les applications de l'économie de gig Les flux de remboursement ont été conçus pour un monde où les photos étaient difficiles à falsifier. Ce monde est révolu. Un utilisateur peut maintenant prendre un repas impeccable, utiliser l'In-Painting pour le faire paraître "mal cuit" et demander un remboursement. Les agents de support ne peuvent pas faire la différence. La solution : Logique basée sur la provenance En collaboration avec @aiseerco, nous avons élaboré une solution qui déplace la vérification en amont—au moment de la capture. L'architecture : 1. Bascule de produit : Segmentez votre flux de téléchargement. - Chemin standard : Comptes à faible risque (business as usual). - Chemin vérifié : Les comptes à haut risque/nouveaux nécessitent des "preuves vérifiées" via ProofSnap. 2. Horodatage On-Chain : Lorsque l'utilisateur capture la photo via ProofSnap/SDK, nous écrivons un engagement sur le Numbers Mainnet. Cela prouve que l'image existait à l'heure T dans l'état S. 3. Audit automatisé : Votre backend interroge l'Index Numbers (ERC-7053). - Vérifier : Le hachage du fichier téléchargé correspond-il à l'enregistrement on-chain ? - Vérifier : Le vérificateur de faits (par exemple, @ArAIstotle) détecte-t-il une manipulation après l'horodatage ? Valeur de l'intégration : * Piste d'audit immuable : Les équipes de conformité obtiennent un registre de vérité, pas seulement des JPEG. * Réduction des coûts : Réduction drastique des paiements de fraude au remboursement. Ne laissez pas des preuves non vérifiables affecter vos marges. Parlez-nous si vous ou votre client subissez également des attaques de preuves genAI fausses.