本文提出 ZK-Trace，一种用于联邦式全球导航卫星系统（GNSS）干扰监控场景下的认证共谋追踪方案。在该场景中，一个专有的分类器模型被分发到多个“部分可信”的监测站，任何站点都可能泄露其模型副本，导致知识产权或敏感能力外泄。ZK-Trace 结合了公开身份标记、接收者特定的 Tardos 指纹以及零知识凭据验证，使注册中心能够在不需要泄露者配合的条件下执行离线追踪。研究围绕可验证追踪这一核心问题展开：作者为任意恢复的比特模式建立了条件性误报边界，为隐藏偏差残留信道下的有限完整性边界，以及针对相关特征蒸馏错误的确定性追踪分数边界。为了将条件性边界转化为可执行逻辑，作者引入区间算术检查器，并在指控和篡改决策之间分配公共预算。在无辜行独立的假设下，基于证书的评估将每次调查的误命名预算控制在 0.001。实验在模拟 GNSS 联邦和 CIFAR-10 数据集上进行：特征匹配在 20/20 次运行中保留了特征标记，在 19/20 次跨架构迁移中保留成功，而副本精度损失分别为 4.8 和 6.1 个百分点；仅函数的蒸馏会彻底擦除特征标记，蒸馏也会移除权重空间标记。这些结果证明了在显式统计和密码学假设下可验证追踪的可行性，并厘清了凭据知识与接收者证据各自的不同角色。该研究主要面向模型安全、联邦学习与不可信环境下的溯源追踪研究者，以及关注分布式模型泄露风险的蓝队安全工程师。