隨著雲端、容器化與 AI 模型全面進入企業營運主體，
軟體組件透明度（Software Transparency）已成為資安的核心戰略。
以下將從 SBOM → CBOM → AIBOM 的演進脈絡，解析其重要性、技術細節、風險、案例與企業的最佳實踐。
一、SBOM、CBOM 與 AIBOM：三大透明化清單的角色
📌 SBOM（Software Bill of Materials）— 傳統軟體組件透明度
- 由 NIST 推動，現已成為國際安全標準。
- 透過 SBOM，可列出應用程式使用的所有開源/商用/自研套件。
- 常用工具：Syft、Trivy、CycloneDX。
📌 CBOM（Component Bill of Materials）— 容器與雲端相依性管理
- 聚焦於 Docker/K8s 容器內部元件。
- 可分析 Layer、OS Packages、依賴函式庫與其版本。
- 常用工具：Syft、Grype、Clair。
📌 AIBOM（AI Bill of Materials）— AI 模型時代的透明化核心
- 包含：模型權重、訓練資料來源、評測指標、推論流程、模型版本。
- AIoT、智慧工廠、醫療 AI 等領域已成合規要求。
- AIBOM 是建立 AI 可信度（Responsible AI）的根基。
二、技術背景與產業趨勢
- SBOM 已被美國政府納入聯邦系統安全要求，強制供應商提供。
- CBOM 源自容器化需求，能精準定位受影響影像層（Layer）。
- AIBOM 隨 AI 普及而迅速崛起，已成企業 AI 可信度的關鍵文件。
如同 漢翔工業智慧製造轉型案例 所示： AI 模型、感測資料、模擬參數等全都必須可追蹤，否則無法通過內部審查與生產認證。
三、攻擊與問題案例
🔥 1）SBOM 缺失 → 無法快速定位受影響元件
以 GitLab 於 2025 年底的兩項高風險漏洞為例：
- CI/CD Cache Token 洩漏
- DoS（拒絕服務）弱點
若企業沒有 SBOM，將無法判定：
- 哪些專案使用了有問題的 CI/CD 流程？
- 哪些容器映像是基於受影響版本建置？
- 哪些 API 或 Runner 會被 Token 洩漏波及？
🔥 2）CBOM 缺失 → 難以判定哪一層（Layer）被污染
常見問題：
- 無法得知惡意程式嵌在哪一層的容器映像
- 補丁佈署需重新建置整個影像（增加停機）
🔥 3）AIBOM 缺失 → AI 系統不可驗證、不可信
影響包括：
- 無從驗證訓練資料是否合法、是否取得授權
- 模型版本失控 → 無法追蹤推論結果的來源
- 遭遇漂移（Model Drift）時無法回溯原因
四、風險與企業衝擊
- 補丁延遲：缺乏 BOM 導致修補範圍不明，暴露期間增加。
- 合規風險：PCI-DSS、ISO 27001、NIST CSF 均要求元件追蹤。
- AI 可信度降低：資料來源、訓練流程不透明導致難以通過審核。
- 供應鏈信任破壞：第三方元件被植入惡意程式，影響整個生產管線。
五、企業最佳防護與落地策略
🛠️ 1）自動化 SBOM 生成
- 於 CI/CD Pipeline 加入 Syft、Trivy 掃描。
- 建置版本控制：每次 Build 自動產生 SBOM（JSON）。
📦 2）CBOM 納管容器生命週期
- 使用 Clair、Grype 定期掃描映像。
- 將 CBOM 與容器版本一起提交至 Git。
🤖 3）AIBOM 建立 AI 模型完整追蹤
- 模型版本、資料來源、訓練參數全記錄。
- 與 MLOps（如 MLflow、Kubeflow）整合。
🔗 4）整合供應鏈管理平台
- Red Hat Advanced Cluster Management
- IBM Resilient
- JFrog Xray（強化依賴掃描）
🧭 5）定期審核與更新（至少每季一次）
- BOM 差異比較（Diff）
- 版本過時警報
- CVE 自動比對
🧠 本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫與優化，
內容僅供技術研究與學習參考，實際環境請搭配官方公告與資安建議。
