iSeal 是由史蒂文斯理工学院、休斯顿大学的研究团队于 2025 年 11 月提出的，相关研究成果发表于论文「iSeal: Encrypted Fingerprinting for Reliable LLM Ownership Verification」，已被 AAAI 2026 录用。

iSeal 是首个在模型窃贼端到端控制疑似 LLM 时，能够可靠验证指纹识别的方法。首先，它引入外部编码器，将指纹与模型解耦，防止仅靠权重访问进行逆向工程。其次，其加密设计具有强烈的扩散和混淆性，确保即使是即时响应对也不会泄露有用信息，从而阻止了在串通下进行的遗忘和指纹推断。 为了防范响应控，研究人员采用基于相似度的验证，而非脆弱的精确匹配。 最后纠错模块还提供了可证明的鲁棒性，即使前一模块失效也能恢复。