深度分析 可驗證參照穩定性：密碼學見證與外部行為指紋在託管 AI 的應用 隨著託管人工智慧系統持續更新，傳統以固定識別碼綁定的資安評估經常失效。本文提出參照穩定性與參照安全的新範式，主張把模型身份當作可驗證的實證屬性，並評估密碼學簽章與黑盒行為指紋兩種可行機制，期望恢復可重現性、長期稽核與跨供應商可比性。此舉對審計、研究與監管均具關鍵意義。
