Giải quyết lỗ hổng "Bằng chứng giả" trong các ứng dụng kinh tế gig Quy trình hoàn tiền được thiết kế cho một thế giới mà ảnh khó bị giả mạo. Thế giới đó đã qua rồi. Một người dùng giờ đây có thể chụp một bữa ăn hoàn hảo, sử dụng In-Painting để làm cho nó trông như "chưa chín", và yêu cầu hoàn tiền. Các nhân viên hỗ trợ không thể phân biệt được sự khác biệt. Giải pháp: Logic dựa trên nguồn gốc Làm việc với @aiseerco, chúng tôi đã lập bản đồ một giải pháp di chuyển xác minh lên phía trên—đến thời điểm chụp ảnh. Kiến trúc: 1. Chuyển đổi sản phẩm: Phân đoạn quy trình tải lên của bạn. - Đường dẫn tiêu chuẩn: Tài khoản rủi ro thấp (kinh doanh như thường lệ). - Đường dẫn đã xác minh: Tài khoản rủi ro cao/Mới yêu cầu "Bằng chứng đã xác minh" qua ProofSnap. 2. Đánh dấu thời gian trên chuỗi: Khi người dùng chụp ảnh qua ProofSnap/SDK, chúng tôi ghi một cam kết vào Numbers Mainnet. Điều này chứng minh rằng hình ảnh đã tồn tại tại Thời gian T trong Trạng thái S. 3. Kiểm toán tự động: Hệ thống backend của bạn truy vấn Chỉ mục Numbers (ERC-7053). - Kiểm tra: Có phải băm tệp đã tải lên khớp với bản ghi trên chuỗi không? - Kiểm tra: Có phải người kiểm tra sự thật (ví dụ, @ArAIstotle) phát hiện sự thao túng sau dấu thời gian không? Giá trị cho việc tích hợp: * Đường dẫn kiểm toán không thể thay đổi: Các đội tuân thủ nhận được một sổ cái của sự thật, không chỉ là JPEG. * Giảm chi phí: Giảm đáng kể các khoản hoàn tiền do gian lận. Đừng để bằng chứng không thể xác minh làm ảnh hưởng đến lợi nhuận của bạn. Hãy nói chuyện với chúng tôi nếu bạn hoặc khách hàng của bạn cũng đang gặp phải các cuộc tấn công bằng chứng genAI giả.