Resolvendo a Exploração de "Evidência Falsa" em Aplicativos da Economia Gig Os fluxos de reembolso foram projetados para um mundo onde fotos eram difíceis de falsificar. Esse mundo acabou. Um usuário agora pode tirar uma refeição impecável, usar In-Painting para fazê-la parecer "mal cozida" e solicitar um reembolso. Os agentes de suporte não conseguem perceber a diferença. A Solução: Lógica Baseada em Proveniência Trabalhando com @aiseerco, mapeamos uma solução que move a verificação para cima—para o momento da captura. A Arquitetura: 1. Alternância de Produto: Segmente seu fluxo de upload. - Caminho Padrão: Contas de baixo risco (negócios como de costume). - Caminho Verificado: Contas de alto risco/novas exigem "Evidência Verificada" via ProofSnap. 2. Timestamping On-Chain: Quando o usuário captura a foto via ProofSnap/SDK, escrevemos um compromisso na Numbers Mainnet. Isso prova que a imagem existiu no Tempo T no Estado S. 3. Auditoria Automatizada: Seu backend consulta o Índice Numbers (ERC-7053). - Verificar: O hash do arquivo enviado corresponde ao registro on-chain? - Verificar: O verificador de fatos (por exemplo, @ArAIstotle) detecta manipulação após o timestamp? Valor para a integração: * Rastro de Auditoria Imutável: As equipes de conformidade obtêm um livro-razão da verdade, não apenas JPEGs. * Redução de Custos: Reduzir drasticamente os pagamentos de fraudes de reembolso. Não deixe que evidências não verificáveis afetem suas margens. Fale conosco se você ou seu cliente também estiver enfrentando ataques de evidência genAI falsa.