该论文研究了大语言模型（LLM）的来源追踪（provenance testing）问题，即判断一个待检模型是否与某个源模型属于同一训练或开发谱系。现有黑盒方法大多依赖于模型输出文本的表面特征，但这些特征在模型经过微调、适配或部署环境变化时容易发生漂移，即使模型的语义理解并未改变，导致来源判定的可靠性下降。为了克服这一局限，作者提出将模型对开放型问题的输出映射到有限且离散的决策空间，从而抽象掉表面形式的变化，将来源测试转化为对“诱导决策区域”（induced decision regions）继承性的度量。基于这一思路，论文提出了Stemma，一种实用的黑盒LLM指纹识别方法。Stemma将稳定性、鲁棒性和特异性作为互补的探针选择原则，以可靠地估计决策区域的继承程度。实验环节中，作者使用56个公开检查点构建了770对源-嫌疑模型对，覆盖多种模型权重变换，Stemma取得了0.967的AUC，以及1%假阳性率下87.8%的真阳性率，显著优于四种代表性基线。此外，在覆盖91个部署实例的1260对模型上，Stemma达到了0.995的AUC和1%假阳性率下93.5%的真阳性率，证明了其对多样化推理时部署设置的鲁棒性。该研究的主要贡献包括：提出决策区域继承作为LLM来源信号、设计三种互补的探针选择原则、构建大规模评测基准，并验证了方法在不同变换和部署条件下的有效性。适合AI安全研究者、模型治理与审计人员阅读。