Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity

域 ID	domain.software-supply-chain-dependency-provenance-continuity
C 层级	C4
研究对象	Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity
持续性作用	关键词显示该域主要处理研究、数据、模型、服务入口、身份记录、转化或治理接口。
证据状态	部分审查
仓库路径	domains/c4-conversion-channel/software-supply-chain-dependency-provenance-continuity

Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity是 Human Infra 对“Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity”建立的稳定研究域；其对象边界由仓库材料界定为：software-supply-chain-dependency-provenance-continuity 研究软件依赖、包管理器、构建系统、SBOM、签名、来源证明、构件仓库和供应链完整性如何影响主体依赖的服务、工具和医疗/金融/教育系统能否持续可信运行。^[1]

研究对象与边界

本页只描述一个稳定对象：Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity。它不等同于单一产品、个体方案或既成疗效；同名活动若具有不同对象、终点或治理责任，应另建页面而不是合并结论。

开源/商业依赖、包管理器、构建流水线、容器镜像、制品仓库、SBOM、签名、来源证明和依赖更新策略。
供应链攻击、依赖混淆、恶意包、构建环境污染、制品替换、许可证风险和不可复现构建。
医疗、金融、教育、工作、政府和个人工具软件中的第三方依赖风险。
依赖可追溯性、制品完整性、可复现性、审计证据和恢复能力。

C 层级与对主体持续性的作用

本域位于 C4：可能性转换通道层。把知识、技术、医疗或制度能力转化为可达路径；其价值取决于可靠接口、证据和实际可及性。

原域给出的持续性作用为：关键词显示该域主要处理研究、数据、模型、服务入口、身份记录、转化或治理接口。。在证据上必须区分直接作用、间接作用和条件保障；除非出现预先定义的生存、功能、风险或连续性终点，不能把过程完成或机制合理性写成“实现有效永生”。

关键变量、机制链与状态变化

对象变量：开源/商业依赖、包管理器、构建流水线、容器镜像、制品仓库、SBOM、签名、来源证明和依赖更新策略。
对象变量：供应链攻击、依赖混淆、恶意包、构建环境污染、制品替换、许可证风险和不可复现构建。
对象变量：医疗、金融、教育、工作、政府和个人工具软件中的第三方依赖风险。
对象变量：依赖可追溯性、制品完整性、可复现性、审计证据和恢复能力。

Software Supply Chain Dependency Provenance Continuity
  -> 改变上述可测变量与约束
  -> 改变主体能力、载体状态或外部路径可达性
  -> 改变失败率、恢复时间、资源消耗或不可逆损失风险
  -> 只有在适用对象与时间窗内改善最终功能/生存/连续性终点，才支持持续性收益

反向解释同样必要：变量变化可能只是相关、测量偏差或代理终点变化，不能自动归因于该域中的某项干预。

主要技术或治理路线

定义对象、适用人群、情境和时间窗；
建立可测变量、基线、对照和失败阈值；
比较预防、修复、替代、制度或信息路线，并把副作用与机会成本纳入。

路线比较至少要记录前置依赖、可验证终点、失败阈值、替代路线和退出条件；未来路线一律按“条件性”处理，不写虚假实现年份。

上下游依赖与替代路线

上游或高层约束：

下游技术或相邻对象：

若主要路线不能达到最终终点，应比较风险预防、损伤修复、功能替代、流程改造、社会支持或退出/转介等替代方案，而不是以增加复杂度代替证据。

当前证据状态与验证终点

2026-07-25 结构化审查完成；登记 4 条 Source Signals，其中 0 条为具体 URL、4 条为首页/搜索/聚合路由。仅核心来源或相应证据页标明“已核验”时，才可承担实质主张。

最低验证要求是：明确适用对象、基线、对照、时间窗、测量误差和预注册终点；同时报告不良结果、失败案例和分布差异。过程指标只能证明过程发生，不能单独证明主体风险下降。

反证条件：若在合格设计中未改善预设最终终点、净风险上升、效果不能重复、只在不相关模型成立，或依赖不可接受的资源与治理假设，则应降低本域路线的证据等级。

失败模式与治理边界

对象漂移：把多个不同对象、场景或人群混成一个平均结论。
代理终点替代：把点击、完成率、分子指标、短期性能或局部成功当作长期净收益。
因果越界：把相关性、机制合理性、体外/动物结果、早期临床或预测模型写成已证实的人体效果。
可达性失败：技术存在但人员、成本、供应链、法律、基础设施或维护使其不可用。
风险转移：局部风险下降但把负担转移给其他器官、家庭、群体、时间段或公共系统。
本页不提供个体诊断、治疗、用药、寿命预测、法律决策或危险实验操作建议。

开放问题

哪个最终终点最能代表本域对主体持续性的真实贡献？
哪些变量是因果中介，哪些只是相关指标或记录偏差？
效果在不同人群、地区、资源水平和长期时间尺度上是否可重复？
何种失败阈值应触发暂停、替代、转介或治理升级？
本域与相邻页面的边界是否足够稳定，是否仍存在需要拆分的对象？

仓库研究材料（保留）

以下内容来自受治理的 Human Infra 域 README，用于保留项目问题分解和历史语境；其中外部事实仍以证据页为准。^[2]

仓库概述

software-supply-chain-dependency-provenance-continuity 研究软件依赖、包管理器、构建系统、SBOM、签名、来源证明、构件仓库和供应链完整性如何影响主体依赖的服务、工具和医疗/金融/教育系统能否持续可信运行。

核心问题：主体行动越来越依赖软件；软件供应链污染会把工具、平台、数据和服务同时变成不可信基础设施。

关注对象

开源/商业依赖、包管理器、构建流水线、容器镜像、制品仓库、SBOM、签名、来源证明和依赖更新策略。
供应链攻击、依赖混淆、恶意包、构建环境污染、制品替换、许可证风险和不可复现构建。
医疗、金融、教育、工作、政府和个人工具软件中的第三方依赖风险。
依赖可追溯性、制品完整性、可复现性、审计证据和恢复能力。

Human Infra 链路

软件供应链来源可追溯
  -> 工具和服务的依赖、构建和制品可信度可审查
  -> 恶意依赖、构建污染和不可追溯更新造成的系统失效下降
  -> 主体依赖的软件环境更稳定、更可恢复、更可验证
  -> 数字任务执行和关键服务连续性增强

非目标

不提供供应链攻击、恶意包投递、依赖混淆、构建系统入侵、签名绕过或漏洞利用步骤。
不替代安全审计、软件采购、法律、合规、应急响应或组织 DevSecOps 流程。
不收集私有仓库、token、构建日志、私有 SBOM、许可证争议或未公开漏洞细节。

下一步

建立 dependency -> build -> artifact -> provenance -> service continuity 变量表。
区分依赖治理、构建可复现、SBOM 可审计、签名信任和运行时恢复。
与 cybersecurity-resilience-critical-services、safety-critical-software-formal-methods、model-cards-ai-audit-documentation 和 api-platform-dependency-runtime-continuity 建立边界。

证据路由

证据来源：NIST key management guidance, including SP 800-57（9b0f51fc）：NIST Secure Software Development Framework SP 800-218（原 Source Signals 指向首页、搜索或聚合入口；未作为外部链接导入）
证据来源：CISA DNS infrastructure security resources（c427a035）：CISA SBOM and Secure by Design resources（原 Source Signals 指向首页、搜索或聚合入口；未作为外部链接导入）
证据来源：OpenSSF SLSA（525c0973）：SLSA supply-chain levels（原 Source Signals 指向首页、搜索或聚合入口；未作为外部链接导入）
证据来源：OpenSSF resources, Scorecard, Alpha-Omega and Securing Critical Projects（12f5ced2）：OpenSSF Scorecard and Sigstore resources（原 Source Signals 指向首页、搜索或聚合入口；未作为外部链接导入）