本文针对各国政府强制要求LLM生成内容添加水印（如欧盟AI法案、加州SB 942）的背景下，检验水印检测结果是否足以作为法庭证据的可靠性。作者选取三种代表性水印方法——KGW、Unigram以及MarkLLM实现的SynthID-Text，依据美国Daubert证据可采性标准以及NIST SP 800-86数字取证流程进行评估。为系统化评估，提出了包含12项标准、3个强制关卡和60分制评分的取证就绪度评分（FRS）框架。攻击向量选用保持语义的释义（paraphrase），因其在法律场景中真实且难以被归为证据篡改。实验对每种方法在15个多样提示下进行了846次有效释义测试，结果显示：KGW和Unigram的初始水印在释义后100%被移除（条件移除率100%），SynthID略好但移除率仍达98.3%。即使在未遭受攻击时，假阴性率已很高：KGW 70%、Unigram 83%、SynthID 80%。SynthID还将5.4%的释义人类文本误标为AI生成，且18.6%的自身纯净水印输出落入不确定死区。三种方法均未满足5项Daubert因素中的2项以上。FRS计分系统虽按设计工作，但无法完全捕捉取证无用性——这一局限对未来框架设计有参考价值。结论是这些配置下的水印方法无法达到法庭要求的证据门槛。

该论文提出了一种面向数字取证场景的网络入侵检测框架，同时解决现有机器学习管线在证据保全和可解释性方面的缺陷。框架严格遵循ISO/IEC 27037、27041、27042及NIST SP 800-86等取证标准，将原始网络流量数据视为不可变、经过哈希验证的证据，所有模型训练均基于通过SDV+CTGAN生成的参数化合成数据，确保原始证据与衍生分析制品严格分离。检测器采用XGBoost二分类模型，在表格型网络流数据上实现高性能检测；可解释性模块利用SHAP TreeExplainer为每个实例生成特征归因，将统计预测映射为可观察的网络行为，用于生成法庭可采纳的取证报告。在CICIDS2017数据集上进行“合成训练、真实测试”（TSTR）评估，F1-macro达到0.96，与真实数据基线（0.97）的交叉验证方差相当。KS检验表明合成数据在隐私保护（平均|KS|=0.38）与操作效用之间取得平衡。跨数据集验证（UNSW-NB15、Kitsune）发现特征空间维度是合成训练效果的主要决定因素，确定了约30个数值流级特征的实际部署边界。针对暴力破解、端口扫描和DoS攻击的SHAP归因在真实与合成实例上保持一致，确认合成训练能够保留法庭专家证词所需的取证相关攻击指纹。本文适合数字取证、入侵检测和可解释AI领域的研究人员和从业者阅读。