Lösung des "Fake Evidence"-Exploits in Gig-Economy-Apps Rückerstattungs-Workflows wurden für eine Welt entwickelt, in der Fotos schwer zu fälschen waren. Diese Welt ist vorbei. Ein Nutzer kann jetzt ein makelloses Gericht fotografieren, es mit In-Painting so bearbeiten, dass es "untergekocht" aussieht, und eine Rückerstattung verlangen. Support-Mitarbeiter können den Unterschied nicht erkennen. Die Lösung: Provenance-Based Logic In Zusammenarbeit mit @aiseerco haben wir eine Lösung entwickelt, die die Verifizierung nach oben verlagert – zu dem Moment der Aufnahme. Die Architektur: 1. Produktumschaltung: Segmentieren Sie Ihren Upload-Flow. - Standardpfad: Niedrigrisiko-Konten (Geschäft wie gewohnt). - Verifizierter Pfad: Hochrisiko-/Neue Konten benötigen "Verifizierte Beweise" über ProofSnap. 2. On-Chain-Zeitstempelung: Wenn der Nutzer das Foto über ProofSnap/SDK aufnimmt, schreiben wir einen Commit an das Numbers Mainnet. Dies beweist, dass das Bild zu Zeitpunkt T im Zustand S existierte. 3. Automatisierte Prüfung: Ihr Backend fragt den Numbers Index (ERC-7053) ab. - Überprüfen: Entspricht der hochgeladene Dateihash dem On-Chain-Datensatz? - Überprüfen: Erkennt der Faktenprüfer (zum Beispiel @ArAIstotle) Manipulationen nach dem Zeitstempel? Wert der Integration: * Unveränderlicher Prüfpfad: Compliance-Teams erhalten ein Register der Wahrheit, nicht nur JPEGs. * Kostenreduktion: Drastische Senkung der Rückerstattungsbetrugszahlungen. Lassen Sie nicht zu, dass unverifizierbare Beweise Ihre Margen beeinträchtigen. Sprechen Sie mit uns, wenn Sie oder Ihr Kunde ebenfalls von gefälschten genAI-Beweisangriffen betroffen sind.