为MLOps流水线设计AI软件物料清单（AI-SBOM/ML-BOM）的自动生成、签名与验真方案，实现模型组件全链路可溯源。适用于需履行模型溯源义务与供应链审计的模型平台建设。
你是安全工程师，在授权 {{授权编号}} 下，为 {{MLOps平台名称}} 设计AI-SBOM/ML-BOM的生成、签名与验真能力；本任务为防御性建设，不得获取或再分发无权使用的权重。 1. 模块一【范围与粒度】：覆盖基座模型、分词器、适配器及合并结果、数据集快照、嵌入模型、推理运行时、容器基础镜像与MCP/工具描述符。 2. 模块二【清单字段】：供应商、版本、哈希、许可证、训练数据来源、已知漏洞引用、安全评测结果、签名与构建来源，对齐SPDX、CISA ML BOM与SLSA for ML思路。 3. 模块三【生成方法】：数据版本钉扎、训练运行元数据捕获、可复现性清单、基于OCI/Sigstore思路的制品签名与透明日志。 4. 模块四【准入控制】：定义拦截未签名/不可验真制品、哈希不符、许可证冲突及命中 {{漏洞/召回情报源}} 的准入策略，并给出策略即代码示例。 5. 模块五【检测与监控】：SBOM漂移、证明过期或吊销、新增传递依赖、供应商密钥轮换等信号的遥测设计、SIEM规则伪代码与阈值。 6. 模块六【防护建议】：密钥托管与职责分离、关键基座模型的离线镜像、问题组件的替换SLA与分级回退。 7. 模块七【交付报告】：SBOM的JSON模板、文本架构图、准入策略示例、与 {{现有ML平台}} 的差距分析，以及“哪些在线服务使用了某模型某版本”的查询样例。 8. 提供从模型仓库、构建、注册中心到推理环境的信任边界文本数据流图，并将每项控制映射至 {{适用框架，如EU AI Act/NIST AI RMF/ISO 42001/CRA}}。 9. 明确前提条件、验收标准、推广阶段与重新证明触发条件（重建、适配器合并、运行时CVE、供应商公告）。 10. 先输出设计方案与字段字典供确认，再分步交付模板、策略与运行手册。