論文の概要: AI Identification: An Integrated Framework for Sustainable Governance in Digital Enterprises
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10473v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 05:59:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.037895
- Title: AI Identification: An Integrated Framework for Sustainable Governance in Digital Enterprises
- Title（参考訳）: AI識別: デジタル企業における持続可能なガバナンスのための統合フレームワーク
- Authors: Di Kevin Gao, Jingdao Chen, Shahram Rahimi,
- Abstract要約: デジタルトランスフォーメーションされた企業では、長期的なサステナビリティは透明性、説明責任、ライフサイクル管理されたAIシステムに依存します。
本研究では,技術とガバナンスのメカニズムを組み合わせた,AI識別のための概念的およびアーキテクチャ的枠組みを提案する。
このフレームワークは、モデルフィンガープリント、暗号ハッシュ、ブロックチェーンベースの登録、ゼロ知識証明(ZKP)ベースの所有証明、デプロイ後構造変更スクリーニングの5つのコンポーネントを統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2625979527355784
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) systems grow more powerful, autonomous, and embedded in critical infrastructure, their identification and traceability become foundational to regulatory oversight and sustainable digital governance. In digitally transformed enterprises, long-term sustainability depends on transparent, accountable, and lifecycle-governed AI systems, all of which require verifiable identity. This study proposes a conceptual and architectural framework for AI identification, combining technical and governance mechanisms to support lifecycle accountability. The framework integrates five components: model fingerprinting, cryptographic hashing, blockchain-based registration, zero-knowledge proof (ZKP)-based proof of possession, and post-deployment structural change screening. We introduce a dual-layer identifier, consisting of a machine-verifiable primary hash and a human-readable secondary identifier, anchored in a tamper-resistant registry. Identity validation is supported by selective ZKP-based verification at governance-defined checkpoints, while post-deployment changes are monitored using Lempel--Ziv Jaccard Distance (LZJD) as a governance-oriented screening signal rather than a semantic performance metric. The framework establishes an enforceable and transparent identity infrastructure that enables continuity, auditability, and policy-aligned oversight across AI system lifecycles. By embedding AI identification within enterprise architecture and governance processes, the proposed approach supports sustainable innovation, strengthens institutional accountability, and provides a foundation for selective, policy-defined verification during digital transformation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムがより強力で自律的で重要なインフラに埋め込まれるにつれて、その識別とトレーサビリティは、規制の監督と持続可能なデジタルガバナンスの基礎となる。
デジタルトランスフォーメーションされた企業では、長期的なサステナビリティは透明性、説明責任、ライフサイクル管理のAIシステムに依存します。
本研究では,AI識別のための概念的・アーキテクチャ的枠組みを提案する。
このフレームワークは、モデルフィンガープリント、暗号ハッシュ、ブロックチェーンベースの登録、ゼロ知識証明(ZKP)ベースの所有証明、デプロイ後構造変更スクリーニングの5つのコンポーネントを統合している。
本稿では,機械検証可能なプライマリハッシュと,タンパ抵抗レジストリに固定された人間可読なセカンダリ識別子からなる二重層識別子を提案する。
アイデンティティ検証は、ガバナンス定義されたチェックポイントでの選択的ZKPベースの検証によってサポートされ、デプロイ後の変更は、セマンティックパフォーマンスメトリックではなく、ガバナンス指向のスクリーニング信号として、Lempel--Ziv Jaccard Distance (LZJD)を使用して監視される。
このフレームワークは、AIシステムライフサイクルの継続性、監査可能性、ポリシーに準拠した監視を可能にする、強制可能で透過的なアイデンティティインフラストラクチャを確立する。
エンタープライズアーキテクチャとガバナンスプロセスにAI識別を組み込むことで、提案されたアプローチは持続可能なイノベーションをサポートし、制度的な説明責任を強化し、デジタルトランスフォーメーション中に選択されたポリシー定義の検証のための基盤を提供する。
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