AI 识别：面向数字企业可持续治理的集成框架
密码学与安全
2026-04-14 v1
摘要
随着人工智能 (AI) 系统变得更加强大、自主且嵌入关键基础设施，其识别与可追溯性成为监管 oversight 与可持续数字治理的基础。在数字化转型的企业中，长期可持续性依赖于透明、可 accountability 且受生命周期治理支持的 AI 系统，这些系统都需要可验证的身份。本研究提出一种 AI 识别的概念与架构框架，集成技术与治理机制以支持生命周期 accountability。该框架集成五大组件：模型指纹、加密散列、基于区块链的注册、基于零知识证明 (ZKP) 的占有证明，以及部署后结构变更筛查。我们引入双层标识符，由机器可验证的主散列和人类可读的次级标识符组成，锚定在防篡改注册表中。身份验证通过在治理定义的检查点处基于 ZKP 的选择性验证得到支持，而部署后变更则使用 Lempel-Ziv Jaccard 距离 (LZJD) 作为治理导向的筛查信号而非语义性能指标。该框架建立了可强制、透明的身份基础设施，使跨 AI 系统生命周期的连续性、可审计性和政策对齐 oversight 成为可能。通过将 AI 识别嵌入企业架构和治理流程，该方法支持可持续创新，强化制度 accountability，并为数字转型期间的选择性、政策定义的验证提供基础。
引用
@article{arxiv.2604.10473,
title = {AI Identification: An Integrated Framework for Sustainable Governance in Digital Enterprises},
author = {Di Kevin Gao and Jingdao Chen and Shahram Rahimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.10473},
year = {2026}
}