Una AIBOM (AI Bill of Materials) estende gli standard tradizionali (SPDX 3.0, CycloneDX 1.6+) per censire tutti gli asset che compongono una pipeline di machine learning, garantendo conformità all'EU AI Act e tracciabilità forense.
Un'AIBOM strutturata deve includere:
1. Dataset Lineage: provenienza dei dati di training, licenze, hash SHA-256 dei dump grezzi, log di filtraggio PII e timestamp di acquisizione.
2. Model Card e Checkpoint: architettura, iperparametri di fine-tuning, hash crittografico dei pesi (.safetensors) e firma digitale del release engineer.
3. Environment & Runtime: versioni esatte di CUDA/ROCm, PyTorch, vLLM, librerie di tokenizzazione e relative vulnerabilità CVE note.
4. Firma crittografica: firma dell'intero manifesto AIBOM con Cosign/Sigstore per verificarne l'integrità nelle pipeline CI/CD.