【高阶·融合】如何构建 AI 模型可信治理体系：从 Sigstore 模型签名到 GPU TEE 机密推理的端到端信任链

【高阶·融合】如何构建 AI 模型可信治理体系：从 Sigstore 模型签名到 GPU TEE 机密推理的端到端信任链专栏：《AI 工程与安全深度实战》· 第10轮·第29篇核心痛点：当你把模型上传到推理平台的那一刻，它还是当初训练时那个模型吗？当一个推理 Pod 拿到模型权重开始计算时，你能 100% 证明：模型没被替换？GPU 上的张量没被偷？其他租户的请求看不到我的输入？在大模型生产环境从「能跑」走向「敢用」的当口，单点的镜像签名 + 远端存储 HTTPS 已经远远不够了——我们需要一条从模型开发者本地到GPU 计算核心的不间断信任链。适配人群：负责 AI 平台 / 模型服务基础设施的架构师与平台工程师、负责 AI 应用合规治理的安全负责人、对 GPU 机密推理 / 模型供应链有兴趣的资深云原生和 AI 安全从业者。收获能力：掌握 Sigstore cosign 模型签名、SLSA v1.0 模型来源证明、Kyverno 准入验证、机密容器 (CoCo) 远程证明、NVIDIA H100/H200 GPU 机密模式、密钥释放 (KBS) 全链路协同的端到端信任工程；理解机密 AI 推理与传统 TEE 的区别；具备搭建生产级可信模型推理平台的设计与实战能力。技术背景与演进逻辑