实施人工智能物料清单 (AIBOM)，以实现可验证的人工智能来源和生命周期保证

人工智能 (AI) 系统越来越依赖于复杂的多层软件供应链，这给可重复性、透明度和安全保证带来了挑战。本研究提出了人工智能物料清单 (AIBOM) 模式，扩展了 CycloneDX 标准以捕获特定于 AI 的出处、模型谱系和披露元数据。该框架通过结构化模式工程、加密验证和代理驱动的自动化，提供了一种可验证软件来源的正式方法。开发了一个自主人工智能管道，以使用机器可验证的来源链执行连续的环境检查、漏洞丰富和可重复性审核。实证评估表明，容器化分析工作流程的再现保真度为 98.7%，漏洞匹配精度为 96.2%，手动监督减少了 63%。这些结果证实了自动化来源保证和可重复的人工智能生命周期验证的可行性。 AIBOM 框架推进了软件供应链透明度和人工智能可重复性工程的科学基础，提供了一种通用的方法来保护人工智能系统、加强来源完整性并支持遵守国际信息安全标准。