Розкриття експлойту «фальшивих доказів» у додатках гіг-економіки Робочі процеси повернення коштів були розроблені для світу, де фотографії було важко підробити. Цей світ зник. Тепер користувач може взяти бездоганну страву, використати In-Painting, щоб зробити її «недоготованою», і отримати повернення коштів. Агенти підтримки не можуть розрізнити. Виправлення: логіка, заснована на походження Працюючи з @aiseerco, ми створили рішення, яке переміщує верифікацію вгору за течією — до моменту захоплення. Архітектура: 1. Перемикач продукту: сегментуйте свій потік завантаження. - Стандартний шлях: Рахунки з низьким ризиком (бізнес як зазвичай). - Верифікований шлях: Високоризиковані/нові рахунки потребують «Перевірених доказів» через ProofSnap. 2. Тайммаркування на ланцюжку: Коли користувач робить фото через ProofSnap/SDK, ми записуємо коміт у основну мережу Numbers. Це доводить, що образ існував у момент T у стані S. 3. Автоматизований аудит: ваш бекенд звертається до Індексу чисел (ERC-7053). - Перевірка: Чи збігається завантажений хеш файлу з записом у ланцюжку?   - Перевірка: Чи виявляє фактчекер (наприклад, @ArAIstotle ) маніпуляції після часової мітки? Цінність інтеграції: * Незмінний аудитський слід: Команди комплаєнсу отримують реєстр істини, а не лише JPEG. * Зниження вартості: значно зменшує виплати за шахрайство з поверненням. Не дозволяйте неперевіреним доказам вплинути на ваші переваги. Поспілкуйтеся з нами, якщо ви або ваш клієнт також стикаєтеся з фальшивими атаками на основі доказів GenAI.