Resolvendo o Exploit de "Evidências Falsas" em Apps de Gig Economy Os fluxos de trabalho de reembolso foram projetados para um mundo onde fotos eram difíceis de falsificar. Esse mundo se foi. Agora o usuário pode pegar uma refeição impecável, usar o In-Painting para deixá-la "mal passada" e pedir reembolso. Os agentes de suporte não conseguem notar a diferença. A Correção: Lógica Baseada em Proveniência Trabalhando com @aiseerco, mapeamos uma solução que move a verificação para o montante — até o momento da captura. A Arquitetura: 1. Alternância do produto: segmente seu fluxo de upload. - Caminho Padrão: Contas de baixo risco (negócios como sempre). - Caminho Verificado: Contas de alto risco/novas exigem "Evidência Verificada" via ProofSnap. 2. Carimbo de tempo on-chain: Quando o usuário captura a foto via ProofSnap/SDK, escrevemos um commit para a Numbers Mainnet. Isso prova que a imagem existia no Tempo T no Estado S. 3. Auditoria Automatizada: Seu backend consulta o Índice de Números (ERC-7053). - Verificação: O hash do arquivo enviado corresponde ao registro on-chain?   - Verificação: O verificador de fatos (por exemplo, @ArAIstotle) detecta manipulação após o carimbo de data? Valor da integração: * Trilha de Auditoria Imutável: As equipes de conformidade recebem um livro de verdade, não apenas JPEGs. * Redução de Custos: Redução drasticamente dos pagamentos por fraude de reembolso. Não deixe que evidências não verificáveis afetem suas margens. Fale conosco se você ou seu cliente também estiverem enfrentando ataques falsos de evidências genAI.