حددت مجموعة G7 إطاراً مشتركاً للحد الأدنى من عناصر «قائمة مكونات برمجيات الذكاء الاصطناعي» (AIBOM)، في خطوة تستهدف جعل مكونات أنظمة الذكاء الاصطناعي ومصادرها وعلاقات الاعتماد بينها أكثر قابلية للتتبع. ويأتي الإطار امتداداً لمفهوم قائمة مكونات البرمجيات (SBOM)، لكنه يركز على الخصائص الإضافية التي تميز أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج ومجموعات البيانات والبنية التحتية ونتائج التقييم.
وبحسب المادة المنشورة في MONOist، عالجت دولتا ألمانيا وإيطاليا مفهوم «SBOM من أجل الذكاء الاصطناعي» داخل أعمال G7 منذ عام 2023. كما أُقرت نتائج مرتبطة بهذا المسار خلال اجتماع مجموعة عمل الأمن السيبراني في أوتاوا بكندا يومي 12 و13 مايو 2025. وفي 12 مايو 2026 نُشر إطار بعنوان Software Bill of Materials (SBOM) for Artificial Intelligence - Minimum Elements بمشاركة جهات أمن سيبراني من دول G7.
ما الذي يضيفه AIBOM إلى SBOM؟
لا يتعامل الإطار مع AIBOM على أنه مجرد نسخة موسعة من قائمة البرمجيات التقليدية. فهو يربط مكونات النظام بدورة حياته، بما يشمل التعلم والاختبار والتحقق ومجموعات البيانات المستخدمة في التدريب ونتائج التقييم. والهدف المعلن هو دعم أمن أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر تحسين فهم سلسلة التوريد والعلاقات بين المكونات.
ويشترط الإطار، وفق المادة، ثلاثة مبادئ أساسية: أن يكون بالإمكان تمييز نظام الذكاء الاصطناعي عن أنظمة البرمجيات التقليدية عبر خصائصه الخاصة؛ وأن تُعرض المعلومات في صيغة قابلة للقراءة الآلية والمعالجة بواسطة الأدوات؛ وأن يسمح هيكل البيانات بإدراج المعلومات المطلوبة من مختلف أصحاب المصلحة، مع تمثيل العلاقات بين المكونات بطريقة قابلة للتوسع.
سبع مجموعات من العناصر
ينظم الإطار الحد الأدنى من العناصر في سبع مجموعات رئيسية، تشمل خصائص النظام والبيانات على مستوى النظام، وخصائص النموذج، وخصائص مجموعات البيانات، والبنية التحتية، وخصائص الأمن، ومؤشرات تقييم الأداء مثل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPI). ويسمح هذا التنظيم بربط مكونات النظام بمعلومات تتجاوز اسم الحزمة البرمجية أو رقم إصدارها، لتشمل عناصر تؤثر فعلياً في سلوك النظام ومخاطره.
وتشير المادة أيضاً إلى أن الانتشار المتسارع لوكلاء الذكاء الاصطناعي يزيد أهمية توثيق عناصر مثل الاستقلالية والنية. إلا أن هذه العناصر قد تختلف باختلاف طريقة استخدام النظام، ولذلك عُرضت الحاجة إلى مزيد من الدراسة بدلاً من تقديمها كمتطلبات مكتملة ونهائية.
لماذا يهم هذا الخبر؟
عملياً، يمنح AIBOM المؤسسات والجهات الرقابية أساساً مشتركاً لفهم ما يدخل في بناء نظام الذكاء الاصطناعي، ومن يورده، وكيف ترتبط مكوناته ببعضها. وهذا مهم عند التحقيق في حادث أمني أو تقييم أثر تغيير نموذج أو مجموعة بيانات أو مكون خارجي. كما ينسجم المسار مع تطبيقات تنظيمية وأمنية أوسع، بينها قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي، وأطر الأمن السيبراني، ومتطلبات مساحة البيانات الصحية الأوروبية (EHDS).
لكن الإطار لا يحل بمفرده مشكلة أمن سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي. فالمادة تنبه إلى أن AIBOM وحده غير كافٍ لضمان أمن الموردين، وأن تطبيقه يحتاج إلى التكامل مع أدوات إدارة المخاطر، وممارسات أمنية أخرى، ومستشارين أو آليات قادرة على التحقق من المعلومات ومتابعة تغيرها. كما أن قابلية التشغيل البيني ستظل مرتبطة بتطور الأدوات والمعايير، ومن بينها أعمال مشروع SPDX.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.