機械学習のビル・オブ・マテリアルズ（MLBOM）フレームワークは、AIおよびMLサプライチェーンにおいて透明性、監査可能性、制御、および法医学的洞察をもたらすことができる。現代のアプリケーションはマイクロサービスとコードの再利用に依存しており、使用するコンポーネントの追跡と管理を複雑にしている。これに対応するため、ソフトウェアのビル・オブ・マテリアルズ（SBOM）が不可欠なツールとして登場し、ソフトウェアアプリ内のコンポーネント、バージョン、依存関係を特定する。SBOMは、依存関係、脆弱性、リスクに関する深い洞察を提供する。
しかし、人工知能（AI）の時代には、従来のSBOMには限界がある。新しい機械学習（ML）フレームワークは顕著な機会を提供するが、リスクを高め、組織に新しい資産である機械学習モデルを導入する。MLモデルに対する強力な監視と制御がなければ、実用的、技術的、法的な問題が発生する可能性がある。MLBOMは、MLモデルを構成する資産の名前、場所、バージョン、ライセンスを追跡するフレームワークであり、モデルの性質、トレーニング設定、所有者、機能セット、ハードウェア要件などの情報も含む。
MLBOMは、モデルとデータの出所、安全性評価、SBOMの範囲を超える動的変化など、重要な要素に対処する。ML環境は常に変化しており、人間の介入なしに変化が起こるため、データの一貫性に関連する問題が常に懸念される。
MLBOMは、透明性、監査可能性、制御、法医学的洞察のすべてを特徴としており、MLモデルの「成分」の包括的なビューを提供することで、組織がMLモデルを安全に管理できるようにする。MLBOMを構築するためのベストプラクティスフレームワークには、MLBOMの必要性を認識すること、CI/CDパイプラインと統合し、高いレベルの明確さを提供するMLBOMを実施すること、組織のワークフローとビジネスプロセスとMLBOMを同期させること、機械学習ゲートを備えたMLBOMを使用することが含まれる。
機械学習は、ビジネスとITの風景を根本的に変えている。SBOMの方法論をMLに拡張することで、機械学習のパフォーマンスを向上させ、データと資産を保護するための大きな一歩を踏み出すことができる。
【ニュース解説】
現代のテクノロジー業界では、人工知能（AI）と機械学習（ML）の進化がビジネスのあり方を大きく変えています。これらの技術は、データ分析、顧客サービス、製品開発など、多岐にわたる分野で革新をもたらしています。しかし、これらの技術の急速な発展と採用に伴い、セキュリティやプライバシー、法的な問題など、新たなリスクも生じています。
このような背景の中、機械学習のビル・オブ・マテリアルズ（MLBOM）フレームワークが注目されています。MLBOMは、AIおよびMLのサプライチェーンにおける透明性、監査可能性、制御、法医学的洞察を提供することを目的としています。これは、ソフトウェアのビル・オブ・マテリアルズ（SBOM）の概念を拡張したもので、MLモデルを構成する資産の詳細情報を追跡します。これには、資産の名前、場所、バージョン、ライセンスのほか、モデルの性質、トレーニング設定、所有者、機能セット、ハードウェア要件などが含まれます。
MLBOMの導入により、組織はMLモデルの安全性を高めることができます。例えば、データセットが不正に操作されている（データポイズニング）ことが判明した場合、MLBOMを使用することで、そのデータセットを使用してトレーニングされたすべてのモデルを迅速に特定し、対処することが可能になります。これにより、セキュリティリスクの早期発見と対応が可能となり、組織の信頼性と安全性を保つことができます。
MLBOMの実装には、MLBOMの必要性を理解し、CI/CDパイプラインとの統合、ポリシー、プロセス、ガバナンスの分析、機械学習ゲートを備えたMLBOMの使用など、いくつかのベストプラクティスがあります。これらのステップを踏むことで、MLモデルのライフサイクル全体にわたって、透明性と監査可能性を確保し、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスのリスクを最小限に抑えることができます。
MLBOMは、AIとMLの急速な発展に伴うリスクを管理し、これらの技術のポテンシャルを最大限に引き出すための重要なツールです。組織がこれらの新しい技術を安全に、かつ効果的に活用するためには、MLBOMのようなフレームワークの理解と導入が不可欠です。これにより、テクノロジーの進化をリスク管理の観点からサポートし、ビジネスの成長とイノベーションを促進することができます。
from Why MLBOMs Are Useful for Securing the AI/ML Supply Chain.
