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密码学驱动的确定性逻辑时间轴：AI行为记录的双时刻绑定与触发模式
Version 3
(Latest)
October 09, 2026 10:02
密码学驱动的确定性逻辑时间轴：AI行为记录的双时刻绑定与触发模式
基于确定性逻辑时间轴的 AI 行为审计系统，通过在逻辑时刻绑定密码学状态，使 AI 的每一步决策可追溯、可独立验证、可无限次重放。当该系统应用于调用外部大模型 API 的场景时，存在三个工程问题：一次 API 调用跨越多个逻辑周期而行为记录仅绑定请求时刻；逻辑计数器推进方式单一，无法适应间歇性与连续监控等不同业务模式；多物理介质场景下多业务连接的并发记录缺乏架构指导。本文提出请求-回执双时刻绑定机制、三种触发模式（周期性触发、事件触发、混合触发）以及多物理时间轴并发记录架构，并给出完整的数据结构、算法流程、审计方法与实验数据，作为现有技术供业界自由使用。本文明确界定了各机制的安全边界与信任假设，并给出了认证标签构造、时钟信任模型、跨轴因果证明的工程实现方案。
Version Notes: v3 修订内容：补充 Auth_Tag 精确定义与跨 epoch 验证流程（新增 2.4 节）；补充时钟信任模型与容差策略、多源时间锚定方案（新增 3.4 节）；补充多连接仲裁细节与伪代码（新增 4.5 节）；补充跨轴因果证明设计（新增 5.4 节）；补充与现有方案（RFC 3161、Merkle 批量锚定、签名序列计数器）的对比（新增 6.4 节）；新增符号表与缩略语表（附录 A/B）；更新日期为 2026 年 10 月 9 日；更新多业务场景专利号为 2026102177047。
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Latest Version
Version 2
October 09, 2026 09:09
密码学驱动的确定性逻辑时间轴：AI行为记录的双时刻绑定与触发模式
基于确定性逻辑时间轴的 AI 行为审计系统，通过在逻辑时刻绑定密码学状态，使 AI 的每一步决策可追溯、可独立验证、可无限次重放。当该系统应用于调用外部大模型 API 的场景时，存在三个工程问题：一次 API 调用跨越多个逻辑周期而行为记录仅绑定请求时刻；逻辑计数器推进方式单一，无法适应间歇性与连续监控等不同业务模式；多物理介质场景下多业务连接的并发记录缺乏架构指导。本文提出请求-回执双时刻绑定机制、三种触发模式（周期性触发、事件触发、混合触发）以及多物理时间轴并发记录架构，并给出完整的数据结构、算法流程、审计方法与实验数据，作为现有技术供业界自由使用。
Version Notes: v2 修订内容：补充威胁模型与安全边界（新增 5.5 节）；补充密钥管理与跨轴一致性（新增 6.5 节）；补充实验参数与复现说明（新增 7.3 节）；明确与论文一的关系；补充 PITS/Merkle 相关参考文献。
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Version 1
October 09, 2026 07:57
密码学驱动的确定性逻辑时间轴：AI行为记录的双时刻绑定与触发模式
基于确定性逻辑时间轴的 AI 行为审计系统，通过在逻辑时刻绑定密码学状态，使 AI 的每一步决策可追溯、可独立验证、可无限次重放。当该系统应用于调用外部大模型 API 的场景时，存在三个工程问题：一次 API 调用跨越多个逻辑周期而行为记录仅绑定请求时刻；逻辑计数器推进方式单一，无法适应间歇性与连续监控等不同业务模式；多物理介质场景下多业务连接的并发记录缺乏架构指导。本文分别提出请求-回执双时刻绑定机制、三种触发模式（周期性触发、事件触发、混合触发）以及多物理时间轴并发记录架构，并提供完整的数据结构、算法流程、审计方法和实验数据，作为现有技术供业界自由使用。
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