Memecahkan Eksploitasi "Bukti Palsu" di Aplikasi Gig Economy Alur kerja pengembalian dana dirancang untuk dunia di mana foto sulit dipalsukan. Dunia itu hilang. Pengguna sekarang dapat mengambil makanan murni, menggunakan In-Painting agar terlihat "kurang matang", dan mengklaim pengembalian dana. Agen dukungan tidak dapat membedakannya. Perbaikan: Logika Berbasis Asal Bekerja sama dengan @aiseerco , kami telah memetakan solusi yang memindahkan verifikasi ke hulu—ke saat pengambilan. Arsitektur : 1. Sakelar Produk: Segmentasikan alur upload Anda. - Jalur Standar: Akun berisiko rendah (bisnis seperti biasa). - Jalur Terverifikasi: Akun berisiko tinggi/Baru memerlukan "Bukti Terverifikasi" melalui ProofSnap. 2. Stempel Waktu On-Chain: Saat pengguna menangkap foto melalui ProofSnap/SDK, kami menulis komitmen ke Numbers Mainnet. Ini membuktikan bahwa gambar itu ada pada Waktu T di Negara Bagian S. 3. Audit Otomatis: Backend Anda menanyakan Indeks Angka (ERC-7053). - Periksa: Apakah hash file yang diupload cocok dengan data on-chain?   - Periksa: Apakah pemeriksa fakta (misalnya, @ArAIstotle ) mendeteksi manipulasi setelah stempel waktu? Nilai untuk integrasi: * Jejak Audit yang Tidak Dapat Diubah: Tim kepatuhan mendapatkan buku besar kebenaran, bukan hanya JPEG. * Pengurangan Biaya: Pembayaran penipuan pengembalian dana yang jauh lebih rendah. Jangan biarkan yang tidak dapat diverifikasi membuktikan margin Anda. Bicaralah dengan kami jika Anda atau pelanggan Anda juga mengalami serangan bukti genAI palsu.