什么是 AI 审计追踪
AI 审计追踪是按时间排列的高保真不可变记录序列，捕捉 AI 驱动事件背后的推理链, 帮助团队还原在何种政策下、何时、发生了什么。
对输入与模型身份的密码学验证。
多步智能体交互映射与数据血缘。
上下文检索与安全策略检查
模型推理与工具调用
为何标准日志不足以作为审计证据
典型系统日志为可用性调试而设计，不是为监管问责或跨系统还原。
碎片化
事件分散在不同控制台与服务中，没有单一保管链。
缺少上下文
日志行很少包含政策状态、审批或许可原因。
依赖厂商
厂商视图只反映其暴露的内容, 不是您的完整工作流。
无法追溯
没有密码学锚定，记录可被质疑或悄然篡改。
审计就绪
真正的 AI 审计追踪应包含什么
审计就绪需要跨工作流、工具、模型与相关方的可验证、可关联记录, 而非孤立事件。
0.1 · 输入
输入与上下文
每次决策的提示、检索文档、标识符与环境上下文。
0.2 · 行动
模型与工具行为
足以重放意图的补全、参数、工具调用与结果。
0.3 · 政策
政策状态
评估了哪些规则、匹配了什么、例外或覆盖如何适用。
0.4 · 审查
人工审查状态
有人介入时的升级、审查者、时间戳与结论。
0.5 · 关联
跨工作流关联
跨系统连接步骤的稳定标识。
0.6 · 证明
可验证记录
完整性元数据与锚点，以证明记录如声称般存在。
Hashirai 如何创建可验证的审计追踪
Hashirai 在您的技术栈中捕获、关联并封存治理记录，使团队能够调查、导出并证明发生了什么，而无需替换现有模型或工具。
01 · CAPTURE
捕获事件
Hashirai 在发生时记录提示、工具调用、策略评估、输出与关键上下文。
02 · LINK
关联工作流
事件被连接为跨模型、工具、系统与人工审核步骤的一条可追溯路径。
03 · VERIFY
封存记录
完整性元数据、签名与锚点使记录可导出、可复核，并可在之后独立验证。
关键场景
审计能力、可辩护性与运营信任不可缺失的用例。
受监管金融
展示控制并还原涉及模型、数据与审批的决策。
法律审查
为法务提供可解释的时间线，无需手工拼凑表格与工单。
智能体工作流
在长期自主流程中追踪委托、工具使用与交接。
内部事件响应
从碎片走向安全与运营团队可用的单一证据链。
支持信息流
常见问题：AI审计追踪
与 LLM 厂商日志有何不同？
厂商日志反映的是供应商 API 流量视角。Hashirai 旨在与您的流程、政策和内部系统一致, 使记录与组织需要辩护的内容一致。
是否影响推理性能？
记录设计为异步且元数据高效。团队通常以最小开销并保留证据完整性的方式集成高吞吐路径。
审计追踪能否本地部署存储？
存在满足数据驻留与安全要求的部署模式。团队可对齐保留、访问控制与导出策略。
记录被篡改会怎样？
锚定记录支持完整性检查。目标是可辩护的链条, 未经授权的篡改可被检测。
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