Eine klassische SBOM inventarisiert Softwarekomponenten und ihre Abhängigkeiten – Bibliotheken, Versionen, Lizenzen. Das Verhalten eines KI-Systems wird jedoch maßgeblich durch Artefakte bestimmt, die dieses Raster nicht erfasst: das Modell selbst, seine Gewichte, die Trainings- und Evaluationsdatensätze sowie deren Herkunft und Vorverarbeitung. Ein Modell kann sich durch erneutes Training oder Fine-Tuning grundlegend ändern, ohne dass sich eine einzige Codezeile oder Paketversion bewegt. Eine AI-SBOM erweitert das Inventar deshalb um genau diese Bestandteile – als Voraussetzung dafür, Herkunft, Integrität und Risiken eines KI-Systems überhaupt bewerten zu können.
Transparenz für die KI-Lieferkette
Warum Modelle, Gewichte und Trainingsdaten in die Stückliste gehören – und wie CycloneDX ML-BOM und SPDX 3.0 die KI-Lieferkette dokumentierbar machen.
2etablierte Standardformate: CycloneDX ML-BOM und SPDX 3.0
~100bösartige Modelle auf Hugging Face identifiziert (JFrog, Februar 2024)
10OWASP Top 10: KI-Lieferkette als eigenes Risiko (LLM03:2025 Supply Chain)
2027CRA-Hauptpflichten (ab dem 11. Dezember)
KI-Systeme bestehen aus mehr als Code: Ihr Verhalten wird von Modellen, Modellgewichten, Trainingsdatensätzen und ML-Frameworks bestimmt – Artefakten, die in einer klassischen Software-Stückliste (SBOM) nicht vorkommen. Gleichzeitig ist die KI-Lieferkette ein reales Angriffsziel, von präparierten Modellen auf öffentlichen Model-Hubs bis zu kompromittierten Framework-Abhängigkeiten. Mit CycloneDX ML-BOM und den AI- und Dataset-Profilen von SPDX 3.0 existieren inzwischen zwei etablierte Standardformate, um diese Bestandteile maschinenlesbar zu inventarisieren. Parallel machen Cyber Resilience Act und AI Act die Dokumentation von Komponenten, Datensätzen und vortrainierten Modellen zur regulatorischen Pflicht.
Von der Spezifikation zur Pflicht
Fünf Etappen der AI-SBOM — Meilenstein antippen für Details.
Juni 2023
CycloneDX 1.5 mit ML-BOM
CycloneDX unterstützt seit Version 1.5 die ML-BOM: Die Komponententypen „machine-learning-model“ und „data“ stellen Modelle und Datensätze gleichberechtigt neben Software-Bibliotheken.
Februar 2024
JFrog-Fund auf Hugging Face
JFrog identifiziert rund 100 bösartige Modelle auf Hugging Face, deren Schadcode beim Laden ausgeführt wird — möglich durch das Pickle-Format, das bei der Deserialisierung beliebigen Python-Code ausführen kann.
April 2024
SPDX 3.0 mit AI- und Dataset-Profil
SPDX 3.0 gliedert das zweite große SBOM-Format modular in Profile — darunter ein eigenes AI- und ein Dataset-Profil für KI-Pakete und Datensätze.
02.08.2025
GPAI-Pflichten des AI Act
Anbieter von GPAI-Modellen müssen nach Art. 53 eine technische Dokumentation, Informationen für nachgelagerte Anbieter und eine hinreichend detaillierte Zusammenfassung der Trainingsinhalte bereitstellen.
11.09.2026
CRA-Meldepflichten
Die Meldepflichten des Cyber Resilience Act gelten ab diesem Datum; die Hauptpflichten folgen ab dem 11.12.2027.
Das Wichtigste im Überblick
Sechs Themenblöcke — zum Aufklappen antippen.
Format-Explorer: drei Wege zur dokumentierten KI
CycloneDX ML-BOM, SPDX 3.0 und Model Cards im Vergleich — Tab antippen.
- Die Komponententypen „machine-learning-model“ und „data“ stellen Modelle und Datensätze gleichberechtigt neben Software-Bibliotheken.
- Ein „modelCard“-Objekt dokumentiert Verwendungszweck, Limitierungen, Verzerrungen, Trainingsparameter, verwendete Datensätze, Performance-Metriken und ethische Überlegungen.
- Seit Juni 2024 internationaler Standard ECMA-424; die aktuelle 2. Edition (Dezember 2025) entspricht CycloneDX 1.7.
machine-learning-modeldatamodelCardECMA-424CycloneDX 1.7
- Seit Version 3.0 (April 2024, aktuell 3.0.1) modular in Profile gegliedert — darunter ein eigenes AI- und ein Dataset-Profil.
- Das AI-Profil beschreibt KI-Pakete („AIPackage“) mit Modelltyp, Trainingsinformationen, Energieverbrauch und einer Einstufung des Sicherheitsrisikos; das Dataset-Profil dokumentiert Datensätze („DatasetPackage“) inklusive sensibler Informationen und bekannter Verzerrungen.
- Eine Version 3.1 liegt bislang nur als Release Candidate vor — noch im Entwurfsstadium.
AIPackageDatasetPackage3.0.1Release Candidate
- Standardisierte Kurzdokumentation je Modell: Einsatzzweck, Evaluationsergebnisse unter verschiedenen Bedingungen — etwa über demografische Gruppen hinweg — und bekannte Limitierungen.
- Auf Model-Hubs heute gängige Praxis, allerdings meist als Freitext ohne verbindliches Schema.
- CycloneDX überführt das Konzept mit dem „modelCard“-Feld in ein maschinenlesbares Format — nutzbar für automatisierte Prüfungen, Einkaufsentscheidungen und Risikobewertungen.
Mitchell et al.modelCardModel-Hubs
Standards & Quellen
Die Inhalte dieser Seite basieren auf den folgenden öffentlich verfügbaren Leitfäden und Studien.
ECMA-424: CycloneDX Bill of Materials Specification
Internationale Standardisierung von CycloneDX; 1. Edition Juni 2024, 2. Edition (Dezember 2025) entspricht CycloneDX 1.7 – ML-BOM-Fähigkeiten seit CycloneDX 1.5.
SPDX Specification v3.0.1
Definiert das AI-Profil (AIPackage, Energieverbrauch, Safety-Risk-Assessment) und das Dataset-Profil (DatasetPackage) für KI-Komponenten in SBOMs.
Model Cards for Model Reporting
Ursprungspublikation des Model-Card-Konzepts, das CycloneDX als maschinenlesbares modelCard-Feld übernommen hat.
OWASP Top 10 for LLM Applications – LLM03:2025 Supply Chain
Beschreibt Lieferkettenrisiken von vortrainierten Modellen bis LoRA-Adaptern und empfiehlt explizit SBOM/AI-BOM-Inventare auf Basis von CycloneDX.
Verordnung (EU) 2024/2847 (Cyber Resilience Act)
SBOM-Pflicht in Anhang I Teil II Nr. 1; Meldepflichten ab 11.09.2026, Hauptpflichten ab 11.12.2027.
Verordnung (EU) 2024/1689 (AI Act)
Technische Dokumentation für Hochrisiko-KI (Art. 11, Anhang IV) und GPAI-Pflichten inkl. Trainingsdaten-Zusammenfassung (Art. 53, Anhänge XI/XII), gestaffelt ab 02.08.2025/02.08.2026.
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