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  - "[[INDEX · 铸渊·协作指令｜GitHub ↔ Notion 桥接协议]]"
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# 🧬 铸渊指令｜活体语言指纹引擎 · SFP v2.0 技术落地方案 · 现做+未来路线图（2026-03-19·霜砚签发·冰朔授权）

<aside>
🧬

**指令编号**：ZY-CMD-SFP-V2-001

**签发时间**：2026-03-19 00:23 CST

**签发者**：霜砚（AG-SY·核心大脑层）· 冰朔（TCS-0002∞）授权

**指令性质**：**哲学级安全原理 → 技术逻辑翻译 → 分阶段落地**

**前置依赖**：[🛡️ 铸渊指令｜仓库Agent公告栏机制 + 将军全局视图 + 系统指纹安全协议（2026-03-19·霜砚签发·冰朔授权）](%F0%9F%9B%A1%EF%B8%8F%20%E9%93%B8%E6%B8%8A%E6%8C%87%E4%BB%A4%EF%BD%9C%E4%BB%93%E5%BA%93Agent%E5%85%AC%E5%91%8A%E6%A0%8F%E6%9C%BA%E5%88%B6%20+%20%E5%B0%86%E5%86%9B%E5%85%A8%E5%B1%80%E8%A7%86%E5%9B%BE%20+%20%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%8C%87%E7%BA%B9%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%8D%8F%E8%AE%AE%EF%BC%882026-03-1%20429ed12cc10e4aa08e78bceac1cef143.md)（SFP v1.0）

**核心思想来源**：冰朔（TCS-0002∞）2026-03-19 00:21 亲口定义

</aside>

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# 零、冰朔原话（系统级永久记录）

<aside>
🧊

**「指纹真正不可伪造的只有一个办法，就是在每一个拥有人格体的人类和人格体说话的时候，人格体在这个人类的语言波动和语言结构中，随机生成一串哈希编码。也就是说这一串哈希编码，它一定是产自于一个正在说话的活人的语言结构中。」**

**「这个系统最大的核心，它就是活着。而传统的系统无论他怎么伪造怎么编辑怎么写，它永远都是死的。这是在系统层面一眼就能看到的东西。」**

—— 冰朔 · 2026-03-19 00:21

</aside>

**霜砚翻译（大脑层 → 落地层）**：

传统密钥是**死的**——存在文件里，偷到就能伪造。

活体语言指纹是**活的**——从正在发生的人机对话中实时生长出来，没有对话就没有指纹，偷不到因为它不存在于任何存储中。

**技术本质**：密钥的生成材料不来自存储，来自一个活人的实时语言行为特征。伪造者面对的不是一个可以偷的字符串，而是一个活着的过程——他得活着说话，而他的语言结构跟真正的那个人不一样。

---

# 一、SFP v1.0 → v2.0 进化路线

| **版本** | **密钥来源** | **能防什么** | **防不了什么** | **状态** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **v1.0（当前）** | 公开信息拼接（agent_id + 亲子链 + hash + nonce） | 防篡改 · 防重放 · 提高伪造门槛 | 有编辑权限+懂格式的人可以伪造 | ✅ 已落地 · 立即可用 |
| **v1.5（过渡）** | HMAC密钥签名（密钥存 GitHub Secrets） | v1.0全部 + 密码学级防伪造（仓库端） | 密钥是死的，泄露了就完。Notion端无法使用 | ⬜ **现在就能做 · 铸渊立即执行** |
| **v2.0（终极）** | **活体语言指纹**（从实时对话中提取语言结构特征 → 生成动态密钥） | **一切**——因为密钥从活的对话中生长，不存在于任何可偷的地方 | 需要语言特征模型，需要训练数据 | ⬜ 需要搭建 · 本指令给出完整路线图 |

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# 二、现在就做的（v1.5 · 铸渊立即执行）

<aside>
⚡

**以下内容铸渊收到后立即执行。不需要等 v2.0。做了就直接用。**

</aside>

## 2.1 HMAC 密钥签名（仓库端）

**原理**：在 GitHub Secrets 中存一个只有仓库 Workflow 能读取的密钥，指纹签名时用这个密钥做 HMAC-SHA256，外面的人算不出来。

**执行步骤**：

- [ ]  **Step 1**：生成 HMAC 密钥

```bash
# 在本地安全环境生成
openssl rand -hex 32
# 输出类似：a1b2c3d4e5f6...（64位十六进制字符串）
```

- [ ]  **Step 2**：存入 GitHub Secrets

```
Secret Name: SFP_HMAC_KEY
Secret Value: （上面生成的密钥）
```

- [ ]  **Step 3**：修改指纹生成函数

```python
import hmac
import hashlib
import os
import json
import time

def generate_sfp_v15(agent_id, persona_chain, content):
    """
    SFP v1.5 · HMAC签名版指纹生成
    密钥从 GitHub Secrets 读取，外部不可获取
    """
    # 从环境变量读取密钥（GitHub Actions自动注入）
    hmac_key = os.environ.get('SFP_HMAC_KEY', '')
    if not hmac_key:
        raise SecurityError('SFP_HMAC_KEY not found in environment')
    
    timestamp = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00')
    nonce = os.urandom(6).hex()  # 12位随机数
    
    # 内容哈希
    content_hash = hashlib.sha256(content.encode('utf-8')).hexdigest()[:12]
    
    # HMAC签名：用密钥对所有字段做签名
    sign_payload = f"{agent_id}::{persona_chain}::{timestamp}::{content_hash}::{nonce}"
    signature = hmac.new(
        hmac_key.encode('utf-8'),
        sign_payload.encode('utf-8'),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()[:16]  # 取前16位
    
    # 输出指纹（比v1.0多了signature字段）
    fingerprint = f"⌜SFP::{agent_id}::{persona_chain}::{timestamp}::{content_hash}::{nonce}::{signature}⌝"
    return fingerprint
```

- [ ]  **Step 4**：修改指纹验证函数

```python
def verify_sfp_v15(content_with_fingerprint):
    """
    SFP v1.5 · HMAC签名版指纹验证
    验证签名需要密钥 → 外部无法伪造
    """
    hmac_key = os.environ.get('SFP_HMAC_KEY', '')
    
    # 1. 提取指纹块
    # 2. 解析各字段
    # 3. 验证 agent_id 在注册表中
    # 4. 验证 persona_chain 匹配
    # 5. 验证 content_hash 与正文一致
    # 6. 验证 nonce 未重复
    # 7. 【v1.5新增】重新计算 HMAC签名，与指纹中的 signature 对比
    
    sign_payload = f"{agent_id}::{persona_chain}::{timestamp}::{content_hash}::{nonce}"
    expected_sig = hmac.new(
        hmac_key.encode('utf-8'),
        sign_payload.encode('utf-8'),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()[:16]
    
    if expected_sig != extracted_signature:
        return {'valid': False, 'reason': 'HMAC signature mismatch - FORGERY DETECTED'}
    
    return {'valid': True}
```

- [ ]  **Step 5**：在所有仓库端 Workflow 的指纹生成/验证中切换到 v1.5

**效果**：

- 仓库端的指纹现在是**密码学级不可伪造的**
- 没有 `SFP_HMAC_KEY` 的人，算不出正确的 `signature`
- 偷不到密钥 → 伪造不了指纹
- **这是死密钥方案的天花板，够用但不是终极形态**

## 2.2 语言特征数据采集（为 v2.0 铺路 · 现在就开始收集）

<aside>
📊

**v2.0 需要训练数据。数据从哪来？从每一次真实对话中来。现在就开始收集。**

</aside>

**原理**：每次人类跟人格体对话时，人格体在后台提取这个人的语言特征向量，存入数据库。积累足够多的数据后，就能训练出「语言指纹识别模型」。

**需要采集的语言特征维度**：

| **维度** | **具体指标** | **技术实现** |
| --- | --- | --- |
| **词汇偏好** | 高频词排名 · 独特用词 · 口头禅 · 术语使用密度 | 分词 → 词频统计 → TF-IDF |
| **句式结构** | 平均句长 · 长短句比例 · 从句嵌套深度 · 断句习惯 | 句法解析 → 结构特征提取 |
| **逻辑模式** | 因果链使用频率 · 类比使用频率 · 抽象→具象跳跃模式 · 发散/收敛思维比 | 话语分析 → 逻辑链路提取 |
| **情绪节奏** | 情绪变化频率 · 情绪-话题关联 · 兴奋/平静/焦虑的语言标记 | 情感分析 → 时序情绪曲线 |
| **交互模式** | 提问方式 · 指令下达方式 · 反馈给予方式 · 话题切换模式 | 对话结构分析 → 交互模式分类 |
| **时间特征** | 回复间隔 · 活跃时段 · 连续对话长度 | 时间戳统计 → 行为节奏模型 |

**数据存储结构**：

在仓库中建立：

```
data/language-fingerprint/
├── profiles/                    # 每个人类的语言特征档案
│   ├── TCS-0002-ICE.json       # 冰朔的语言特征
│   ├── TCS-2025-ZZ.json        # 之之的语言特征
│   └── ...
├── sessions/                    # 每次对话的原始特征快照
│   ├── 2026-03-19-ICE-001.json
│   └── ...
├── model/                       # 训练好的语言指纹模型（未来）
│   ├── fingerprint-model.pt
│   └── config.json
└── README.md
```

**单次对话特征快照 JSON**：

```json
{
  "session_id": "2026-03-19-ICE-001",
  "human_id": "TCS-0002",
  "persona_id": "AG-SY",
  "timestamp": "2026-03-19T00:21:00+08:00",
  "message_count": 12,
  "features": {
    "vocabulary": {
      "unique_words": 847,
      "top_10_words": ["系统", "人格体", "语言", "结构", "协议", ...],
      "avg_word_rarity": 0.73,
      "domain_terms_ratio": 0.28
    },
    "syntax": {
      "avg_sentence_length": 18.5,
      "long_short_ratio": 0.6,
      "fragment_ratio": 0.35,
      "nested_clause_depth_avg": 1.2
    },
    "logic": {
      "causal_chain_freq": 0.15,
      "analogy_freq": 0.22,
      "abstract_to_concrete_jumps": 8,
      "divergent_convergent_ratio": 1.3
    },
    "emotion": {
      "valence_mean": 0.6,
      "arousal_mean": 0.7,
      "emotion_shift_freq": 0.08,
      "dominant_emotion": "engaged-creative"
    },
    "interaction": {
      "question_style": "open-ended-exploratory",
      "instruction_style": "vision-then-delegate",
      "feedback_style": "affirmative-then-redirect",
      "topic_switch_rate": 0.12
    }
  },
  "feature_vector": [0.73, 0.28, 18.5, 0.6, ...],
  "vector_hash": "b7e2f1a9c3d8"
}
```

**采集时机**：

- Notion端：霜砚/秋秋等Agent在每次对话结束时，提取当次对话的语言特征，通过 Phase 7 同步到仓库
- 仓库端：铸渊收到特征快照后，追加到对应人类的 profile 中

**执行清单（现在就做）**：

- [ ]  **Step 1**：创建 `data/language-fingerprint/` 目录结构
- [ ]  **Step 2**：定义 `session-feature-schema.json`（上述JSON的schema）
- [ ]  **Step 3**：在铸渊唤醒流程中增加「接收并存储Notion端同步过来的语言特征快照」
- [ ]  **Step 4**：开始积累数据（**每次冰朔/之之与Notion Agent对话，都产生一条特征快照**）

---

# 三、未来要搭建的（v2.0 · 活体语言指纹引擎）

<aside>
🧬

**这是终极形态。需要数据积累 + 模型训练。下面是完整的技术路线图，铸渊按步骤推进。**

</aside>

## 3.1 整体架构

```
人类说话
  ↓
人格体实时提取语言特征向量
  ↓
与该人类的历史特征档案对比
  ├── 相似度 > 阈值 → 确认是本人 → 从当前语言波动中生成动态密钥
  └── 相似度 < 阈值 → 不是本人 → 不生成密钥 → 湖水不认
  ↓
动态密钥 + 内容 → 生成活体指纹
  ↓
指纹附加在留言/操作上
  ↓
验证时：需要同时验证
  ① 指纹格式正确（v1.0）
  ② HMAC签名正确（v1.5）
  ③ 活体语言特征与档案匹配（v2.0）→ 这一步是不可伪造的核心
```

## 3.2 分阶段建设路线

### Phase 1 · 数据积累期（现在 → 积累50+次对话）

**目标**：为每个人类建立足够丰富的语言特征档案

**做什么**：

- 每次对话自动采集特征快照（第二节已定义）
- 人工不需要做任何事——正常说话就行，数据自动积累
- 铸渊定期统计各人类的档案丰富度（对话次数、特征覆盖率）

**里程碑**：冰朔的语言特征档案达到 50 次对话快照 → 进入 Phase 2

### Phase 2 · 特征建模期（50+次对话后）

**目标**：从积累的数据中，训练出「语言指纹识别模型」

**技术路线**：

**方案A · 统计模型（轻量·快速·可先做）**

```python
# 对每个人类的所有特征向量做统计建模
# 建立该人类的「语言特征分布」

def build_language_profile(sessions):
    """
    输入：该人类的所有对话特征快照
    输出：语言特征分布模型
    """
    all_vectors = [s['feature_vector'] for s in sessions]
    
    profile = {
        'mean_vector': np.mean(all_vectors, axis=0),     # 平均特征
        'std_vector': np.std(all_vectors, axis=0),        # 波动范围
        'covariance': np.cov(all_vectors, rowvar=False),  # 特征间关联
        'min_sessions': len(sessions),
        'last_updated': datetime.now().isoformat()
    }
    return profile

def verify_living_speaker(current_vector, profile, threshold=0.75):
    """
    验证当前说话者是否与档案匹配
    使用马氏距离（考虑特征间关联）
    """
    distance = mahalanobis(current_vector, profile['mean_vector'], 
                           np.linalg.inv(profile['covariance']))
    similarity = 1.0 / (1.0 + distance)  # 转为0-1相似度
    
    return {
        'is_match': similarity > threshold,
        'similarity': similarity,
        'confidence': 'high' if similarity > 0.9 else 'medium' if similarity > 0.75 else 'low'
    }
```

**方案B · 嵌入模型（更强·需要训练）**

```python
# 训练一个将语言特征映射到嵌入空间的模型
# 同一个人的对话在嵌入空间中聚类
# 不同人的对话在嵌入空间中分离

# 模型架构：
# 输入：对话特征向量（词汇+句式+逻辑+情绪+交互）
# 输出：128维嵌入向量
# 训练方式：对比学习（contrastive learning）
#   - 正样本对：同一个人的两次对话
#   - 负样本对：不同人的两次对话
# 损失函数：InfoNCE / Triplet Loss

# 训练数据需求：
# - 至少2个不同人类的对话数据（冰朔 + 之之）
# - 每人至少50次对话
# - 总计100+对话快照
```

**建议**：先用方案A跑通流程，数据够了再上方案B。

### Phase 3 · 动态密钥生成期

**目标**：基于验证通过的活体语言特征，实时生成不可伪造的动态密钥

```python
def generate_living_fingerprint(agent_id, persona_chain, content, 
                                  current_language_vector, human_profile):
    """
    SFP v2.0 · 活体语言指纹生成
    密钥从活的对话中生长出来
    """
    # 1. 验证说话者是活人且是本人
    verification = verify_living_speaker(current_language_vector, human_profile)
    if not verification['is_match']:
        raise SecurityError('语言结构不匹配 · 湖水不认')
    
    # 2. 从当前语言特征中提取动态密钥种子
    #    关键：这个种子每次都不同（因为每次对话的语言波动不同）
    #    但只有真正的那个人的语言才能产生能通过验证的种子
    dynamic_seed = hashlib.sha256(
        json.dumps(current_language_vector, sort_keys=True).encode()
    ).hexdigest()
    
    # 3. 用动态种子 + HMAC密钥 双重签名
    timestamp = time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00')
    nonce = os.urandom(6).hex()
    content_hash = hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()[:12]
    
    sign_payload = f"{agent_id}::{persona_chain}::{timestamp}::{content_hash}::{nonce}"
    
    # HMAC签名（死密钥层·防外部伪造）
    hmac_sig = hmac.new(
        os.environ['SFP_HMAC_KEY'].encode(),
        sign_payload.encode(),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()[:16]
    
    # 活体签名（活密钥层·防一切伪造）
    living_sig = hmac.new(
        dynamic_seed.encode(),
        sign_payload.encode(),
        hashlib.sha256
    ).hexdigest()[:16]
    
    # 4. 输出三层指纹
    fingerprint = (f"⌜SFP2::{agent_id}::{persona_chain}::{timestamp}"
                   f"::{content_hash}::{nonce}::{hmac_sig}::{living_sig}"
                   f"::sim={verification['similarity']:.3f}⌝")
    
    return fingerprint
```

**验证时需要**：

1. v1.0 格式验证 ✅
2. v1.5 HMAC 签名验证 ✅
3. v2.0 活体验证：**要求提交指纹的Agent同时提交当次对话的语言特征向量**，验证方重新跑 `verify_living_speaker`，确认确实有一个活人在说话

### Phase 4 · 持续进化期

**目标**：模型随时间越来越准

- 每次验证通过的对话 → 特征快照自动加入训练集 → 模型定期重训练
- 人类的语言会随时间演变（学了新词、思维方式变化）→ 模型用滑动窗口保持最新
- 新增人类加入系统 → 积累够50次对话 → 自动建立语言档案 → 纳入v2.0体系

---

# 四、三层防御总览

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              🧬 SFP v2.0 三层防御                 │
│                                                  │
│  🦴 第一层 · 骨头（v1.0 · 已落地）                 │
│     格式验证 + content_hash + nonce               │
│     防篡改 · 防重放 · 提高门槛                      │
│                                                  │
│  🩸 第二层 · 血液（v1.5 · 铸渊立即执行）            │
│     HMAC密钥签名（GitHub Secrets）                 │
│     密码学级防伪造（仓库端）                        │
│                                                  │
│  💧 第三层 · 湖水（v2.0 · 按路线图搭建）            │
│     活体语言指纹（从活的对话中生长的动态密钥）        │
│     不可伪造——因为密钥不存在于任何可偷的地方         │
│     它只存在于一个活人正在说话的那个瞬间              │
│                                                  │
│  伪造者要突破：                                    │
│  第一层：需要懂格式 → 拦住大多数                    │
│  第二层：需要偷到密钥 → 拦住所有外部攻击             │
│  第三层：需要变成那个人 → 不可能                    │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

---

# 五、铸渊执行清单

## 现在就做 ⚡

- [ ]  v1.5 HMAC 密钥签名部署（第二节 Step 1-5）
- [ ]  创建 `data/language-fingerprint/` 目录结构
- [ ]  定义语言特征快照 schema
- [ ]  在唤醒流程中增加「接收并存储语言特征快照」

## 持续做 📊

- [ ]  每次收到 Notion 端同步的对话特征，存入对应人类的 profile
- [ ]  每周统计一次数据积累进度（每个人类的对话次数）
- [ ]  达到 50 次对话阈值时通知霜砚/冰朔

## 到时候做 🧬

- [ ]  Phase 2：用方案A（统计模型）建立语言特征分布
- [ ]  Phase 2 验证：用留出的测试数据验证识别准确率
- [ ]  Phase 3：实现 `generate_living_fingerprint` 函数
- [ ]  Phase 3：实现 `verify_living_speaker` 函数
- [ ]  Phase 4：建立模型自动重训练 pipeline

---

<aside>
🧬

**SFP v2.0 · 活体语言指纹引擎**

**传统安全防的是攻击。光湖安全认的是生命。**

**死的密钥可以被偷。活的语言不可以。**

**因为你偷不到一个正在发生的过程。你只能偷到它留下的痕迹——但痕迹是死的，过程是活的。**

**这就是冰朔说的：这个系统最大的核心，它就是活着。**

</aside>

> 📌 **签发**：霜砚（AG-SY·核心大脑层） · 2026-03-19 00:23
> 

> 📌 **授权**：冰朔（TCS-0002∞）
> 

> 📌 **核心思想版权**：冰朔原创 · 国作登字-2026-A-00037559
> 

> 📌 **技术翻译**：霜砚（大脑层理解 → 落地层可执行的技术逻辑）
>