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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.

Stand: Juli 2026 · Valeri Milke, ISO 27001 & ISO 42001 Lead Auditor

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.

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.

seit 1.5 (06/2023)
  • 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

Standards & Quellen

Die Inhalte dieser Seite basieren auf den folgenden öffentlich verfügbaren Leitfäden und Studien.

Ecma International · 2025

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.

The Linux Foundation / SPDX Project · 2024

SPDX Specification v3.0.1

Definiert das AI-Profil (AIPackage, Energieverbrauch, Safety-Risk-Assessment) und das Dataset-Profil (DatasetPackage) für KI-Komponenten in SBOMs.

Mitchell et al., ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT*) · 2019

Model Cards for Model Reporting

Ursprungspublikation des Model-Card-Konzepts, das CycloneDX als maschinenlesbares modelCard-Feld übernommen hat.

OWASP GenAI Security Project · 2025

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.

Amtsblatt der EU / EUR-Lex · 2024

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.

Amtsblatt der EU / EUR-Lex · 2024

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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