本文针对开放大语言模型（LLM）生态系统中模型在多领域、多应用场景下频繁适配形成多阶段衍生链导致的贡献溯源与知识产权保护难题，提出了一种名为LineageMark的多用户白盒水印框架。现有水印方法主要针对单用户一次性嵌入，无法有效应对多次模型衍生和增量更新的场景。LineageMark采用基于投影的方法在模型参数中嵌入水印：首先通过稳定性筛选选择对模型变化不敏感的稳定载体参数；然后利用这些载体上的投影统计量表示每个水印位；额外水印插入仅在投影空间中引入有界扰动，并通过边距约束保持信号完整性。实验在多阶段模型衍生链上验证了LineageMark的有效性，结果表明该框架能够在多阶段衍生过程中保留贡献者水印，支持增量多用户水印插入，并且对重水印、微调、量化、剪枝等扰动具有鲁棒性。该方法为模型溯源和知识产权保护提供了可靠的技术手段。