AI供給網のリスク、AI-BOMで検証 韓国で研究会

韓国情報保護学会（KIISC）が主催する「2026 AI x RMF Workshop」が2026年10月22日、ソウルのサムスンSDSウェストキャンパスで開かれ、経基大学の教授が「エージェント型AI供給網の攻撃面とAI-BOM自動検証システム」と題して講演した。dailysecu.comが報じた。

教授は、AIエージェントがオープンソースパッケージを自ら選ぶようになったことで、依存関係や学習データ、モデル、クラウドへのアクセスにまで供給網のリスクが広がり得ると指摘。オープンソースのLiteLLMを例に挙げ、月間ダウンロード数が約9700万回、依存パッケージが1705件に上ると説明した。供給網インシデントに関わったオープンソース部品としてTrivyとLiteLLMの名も挙げている。

講演では「ブラストラディウス（影響範囲）」の概念にも触れ、1つのパッケージやモデルが侵害されると、開発ツールやデプロイシステム、クラウド基盤にまで被害が及ぶ可能性があると述べた。

AI-BOMは「セキュリティ対策そのものではない」

教授は、SBOMを拡張したAI-BOM（AI Bill of Materials）をAI供給網の構成要素を検証する出発点として提示した。一方で、AI-BOMはそれ自体がセキュリティ対策ではなく、透明性とリスク評価の基盤だと強調し、CI/CD全体での自動検証を求めた。

規制面では、EU AI ActやCyber Resilience Act、米国連邦政府のIT調達、FedRAMPが機械可読なセキュリティ証跡へと移行しつつある点を挙げた。背景として教授は、AIモデルの学習に使われたデータセットLAION-5Bに不適切な内容が含まれていた事例を、データ由来を追跡する必要性を示す例として挙げている。