本文提出一个统一的证据框架，将密码学内容溯源、鲁棒的统计水印和零知识证明映射到国际作战法、国内程序和产品监管三类法律制度的证明要求中。研究背景是生成式AI能以极低成本合成逼真的图像、音频和视频，传统取证直觉失效，而现有研究仅孤立地考虑法律后果。核心方法包括：定义一个五层威胁模型（朴素再生、对抗性洗白、跨模型再生、主动水印移除、内部溯源伪造）；发布一个包含12000个生成项（图像、音频、视频）的公开基准，通过六种清洗流水线产生72000个评估样本；评估四种代表性方案，报告固定假阳性率下的真阳性率、鲁棒性曲线下面积、计算开销以及基于制度条件的法律充分性得分。主要贡献在于将经验检测界限转化为法律充分性阈值：用于武装冲突法下的指挥决策、国内程序中刑事和民事证据可采性、以及欧盟人工智能法案及类似法规下的持久性审计。结果提供了一个可复现的参考流水线、公开基准和模型附件，可供律师、工程师和操作人员共同部署。