该论文针对大规模语言模型（LLM）对话记录在数字取证和合规审计中日益重要的应用背景，指出传统的线性防篡改日志无法捕捉LLM对话内在的非线性演化特性，例如基于历史查询的重新提示、回复重生成、会话删除、多设备并发以及选择性分享。为解决这一问题，论文提出了一种可验证的对话记录系统（Verifiable Conversation Transcript, VCT），将复杂的非线性LLM语义操作抽象为账户级别的认证状态转换。VCT构建了一个三层密码学数据结构：原子问答对形成分支级哈希链，分支尾部聚合为会话级Merkle根，所有会话根进一步聚合并由用户和服务器的联合签名锚定为账户级Merkle根。VCT引入了一种带有删除屏障的序列化状态转换协议，以消除删除与修改之间的冲突，并辅以确定性状态合并协议，以保留并发的非删除增量操作。此外，增量否认检查和八卦协议使异步用户设备能够自主检测恶意服务器导致的视图分叉，并生成不可抵赖的取证证据。安全分析表明，在标准密码学假设下，VCT保证了账户级对话记录的完整性、一致性、可验证共享性和不可否认性。在Python原型上的评估显示，核心操作的密码学延迟在亚毫秒到低毫秒范围内；在21KB文本的实际配置下，安全元数据仅引入0.9%的存储开销，验证了VCT在高风险取证审查场景下部署于生产级LLM平台的可行性。