解决"虚假证据"在零工经济应用中的漏洞 退款工作流程是为一个照片难以伪造的世界而设计的。那个世界已经不复存在。用户现在可以拍摄一份完美的餐点，使用修复工具将其看起来像是"未熟"，并申请退款。客服人员无法分辨。 解决方案：基于来源的逻辑 与@aiseerco合作，我们制定了一个解决方案，将验证过程上移到捕捉的时刻。 架构： 1. 产品切换：对您的上传流程进行分段。 - 标准路径：低风险账户（正常业务）。 - 验证路径：高风险/新账户需要通过ProofSnap提供"验证证据"。 2. 链上时间戳：当用户通过ProofSnap/SDK捕捉照片时，我们在Numbers主网写入一个提交。这证明了图像在时间T的状态S下存在。 3. 自动审计：您的后端查询Numbers索引（ERC-7053）。 - 检查：上传的文件哈希是否与链上记录匹配？ - 检查：事实检查者（例如，@ArAIstotle）在时间戳后是否检测到操控？ 集成的价值： * 不可篡改的审计轨迹：合规团队获得真实的账本，而不仅仅是JPEG。 * 成本降低：大幅降低退款欺诈赔付。 不要让无法验证的证据影响您的利润。如果您或您的客户也遇到虚假生成AI证据攻击，请与我们联系。