Google открыла k8s-aibom для автоматической генерации ML-BOM в Kubernetes

Google Cloud представила открытый Kubernetes-контроллер k8s-aibom для инвентаризации работающих ИИ-нагрузок и генерации CycloneDX 1.6 ML-BOM. Инструмент нацелен на обнаружение неучтённых AI-сервисов в кластерах без sidecar-контейнеров, eBPF-модулей, привилегированных DaemonSet и изменений в pod spec.

Google Cloud открыла исходный код k8s-aibom — Kubernetes-контроллера для автоматического формирования ML-BOM (Machine Learning Bill of Materials) по фактически запущенным ИИ-нагрузкам. Проект ориентирован на Google Kubernetes Engine (GKE), но заявлен как непривилегированный контроллер для совместимых Kubernetes-кластеров.

k8s-aibom разворачивается как один Deployment в namespace k8s-aibom-system и наблюдает за состоянием кластера через Kubernetes API. Он отслеживает KServe-ресурсы, Deployments, StatefulSets, DaemonSets и Jobs, анализирует образы контейнеров, переменные окружения и аргументы запуска, после чего формирует документы OWASP CycloneDX 1.6 ML-BOM.

Контроллер распознаёт серверные ИИ-рантаймы и связанные компоненты, включая vLLM, NVIDIA Triton Inference Server, Hugging Face TGI и Ollama, агентные фреймворки LangChain, AutoGen и CrewAI, а также векторные хранилища и RAG-компоненты Milvus, Qdrant и pgvector. Результат записывается в статус custom resource AIBOM (status.bomDocument) и при необходимости отправляется во внешние приёмники — Google Cloud Storage или webhook endpoint.

Отдельный акцент сделан на различении источника сведений. В модели доверия k8s-aibom атрибуты помечаются как declared, если они явно заданы в конфигурации workload, inferred, если они выведены эвристиками контроллера, и unresolved, если точные параметры модели или версии определить не удалось. Это должно помочь при аудитах отделять намеренно заданную конфигурацию от автоматических выводов по runtime-сигнатурам.

Для сценариев аудита предусмотрена работа по принципу минимальных привилегий: при экспорте в Google Cloud Storage контроллеру достаточно прав roles/storage.objectCreator, а создание объектов выполняется с проверкой DoesNotExist, чтобы не перезаписывать уже сохранённые BOM-записи. Google также связывает использование ML-BOM с подготовкой доказательной базы для процессов вокруг EU AI Act, NIST AI RMF и ISO/IEC 42001, но сам инструмент не является средством сертификации соответствия.

Репозиторий k8s-aibom опубликован под лицензией Apache 2.0. В README статус проекта обозначен как v1.0 — alpha: он позиционируется как пригодный для некритичных задач наблюдения, а готовый контейнерный образ и Helm-репозиторий Google не предоставляет — образ нужно собрать и загрузить в собственный registry перед установкой.