रिकॉर्डिंग के क्षण पर कंटेंट हैश, कोर्स लोकेशन और टाइमस्टैम्प के साथ एक कैप्चर का फिंगरप्रिंटिंग करना, और बाद में Base पर Merkle root को अन्कर करना, एक ऐसी प्रमाणित नियंत्रण श्रृंखला बनाता है जो वर्तमान में अधिकांश क्राउडसोर्स्ड डेटा सिस्टम से मजबूत है। एक खरीददार यह जांच सकता है कि एक विशिष्ट वीडियो फाइल एक प्रमाणित बैच में शामिल फिंगरप्रिंट से मेल खाती है और बैच को एक विशिष्ट समय पर अन्कर किया गया था। यह कम्प्लायंस, ट्रेनिंग डेटा ऑडिट, और इस बात के जोखिम को कम करने के लिए उपयोगी है कि कोई वेंडर सिर्फ पुराने या निर्मित फुटेज को पुनः बेच रहा है। हालाँकि, यह साबित नहीं करता कि सीन पूरी तरह से कवर किया गया था, कि प्रकाश पर्याप्त था, कि पुनर्निर्माण सटीक रूप से ज्यामिति को प्रतिबिंबित करता है, या कि कोई प्रासंगिक वस्तु मिस नहीं हुई। उत्पत्ति प्रमाणित करती है कि रिकॉर्ड की पूर्णता है, न कि अवलोकन की पूर्णता या गुणवत्ता। अनेक उद्यमी खरीददारों के लिए यह अंतर स्वीकार्य है: वे प्रमाणित, परंतु अपूर्ण डेटा को अनऑडिटेड, परंतु पूर्णदृश्यता वाले डेटा से पसंद करेंगे। अगला तकनीकी कदम समृद्ध प्रमाणीकरण है, संभवतः डिवाइस प्रमाणीकरण, मल्टी-व्यू सुसंगठन स्कोर, या पुनर्निर्माण की तीसरे पक्ष की पुष्टि, ताकि ऑन-चेन रिकॉर्ड सिर्फ इतना ही नहीं कह सके कि यह फाइल इस समय और स्थान पर मौजूद थी। @vangrid_io ने अपने एक्सप्लोरर के माध्यम से इन फिंगरप्रिंट्स और प्रमाणीकरणों को सार्वजनिक रूप से जाँचनेयोग्य बना दिया है।