DevSecOps에 연동할 AI BOM 도구 선택 방법

모델의 라이선스를 확인하려는 것인지, 취약한 의존성을 추적하려는 것인지, 아니면 사용 중인 모델이 바뀌었다는 사실을 파악하려는 것인지에 따라 필요한 항목과 도구가 달라집니다. 우선 모델 ID와 버전, 제공처, 의존 소프트웨어, 사용 위치, 책임자를 목록화하고, 필요에 따라 데이터셋과 라이선스도 목록화 대상에 포함합니다.

CycloneDX의 ML-BOM은 모델이나 데이터셋 등을 표현할 수 있는 형식입니다. 다만 형식에 항목이 있다는 것과 도구가 자사 환경에서 해당 값을 가져올 수 있다는 것은 별개입니다.

cdxgen은 소스 등에서 BOM을 생성하는 후보 도구입니다. Dependency-Track은 CycloneDX BOM을 받아 CI/CD를 통한 등록이나 컴포넌트 분석에 활용할 수 있습니다. 전자의 생성과 후자의 수신·관리는 역할이 다르므로 조합하는 방안까지 포함해 평가합니다.

생성 도구 간에도 분석 대상이 다릅니다. AIBoMGen CLI는 리포지토리 내 Hugging Face 모델 사용을 대상으로 CycloneDX AI BOM을 생성하며, GitHub Action도 제공됩니다. xgrep은 코드 내 AI SDK 및 모델 사용을 오프라인으로 조사하고 CycloneDX 1.6 형식으로 출력합니다. 다만 xgrep의 AI용 출력에는 일반 소프트웨어 의존성이 포함되지 않으므로 별도로 SBOM을 생성해야 합니다.

기존 SBOM 생성기를 사용하고 있더라도 모델 고유의 정보까지 가져올 수 있다고는 할 수 없습니다. CycloneDX Tool Center에서 다른 후보도 찾아보고, 지원 형식뿐 아니라 모델 정보의 출력 항목, CLI와 API, 인증, 기존 티켓 운영 방식도 확인합니다.

다음은 cdxgen v13.6.0의 공식 예시입니다. 기밀이 포함되지 않은 대상을 바탕으로 생성하고, 모델 ID, 버전, 라이선스를 원래 설정과 대조합니다. 이는 명령어 예시이며, 이 환경에서 실행한 결과가 아닙니다.

모델 카드에 적힌 데이터셋이나 베이스 모델은 제공자가 신고한 정보입니다. 실제 학습에 사용되었다는 증거로 취급하지 말고, 카드의 기재 내용, 관측된 의존성, 학습 작업의 증적을 구분해 확인합니다.

cdxgen -r --include-formulation -o aibom.json --bom-audit --bom-audit-categories ai-bom .

실행 시 환경 변수나 외부 API를 통해 선택되는 모델은 저장소의 정적 분석만으로는 놓칠 수 있습니다. 저희가 코드를 확인하는 입장이라면, 생성된 목록을 애플리케이션 설정 및 사용 기록과 대조하고 목록에 없는 참조를 조사할 것입니다. 코드 분석만으로 외부 모델의 전체 사용 현황을 파악할 수 있는 것은 아닙니다.

CI에 통합한 뒤에는 모델 버전을 변경했을 때 다음 산출물에 차이가 나타나는지, 수신 측에 필요한 항목이 유지되는지 확인합니다. 생성 명령어가 성공했다는 사실만으로 문제 탐지 시 CI가 실패한다고 볼 수는 없습니다. 실패 조건과 종료 코드 처리는 별도로 설정하고, 수동 확인 대기 상태를 통과로 취급하지 않도록 운영해야 합니다.