随着软件开发的日益复杂，现代应用程序不仅仅依赖传统的开源库，还广泛包含人工智能（AI）SDK、机器学习模型、第三方SaaS服务接口以及加密算法等多种元素。面对这种多样化的技术堆栈，传统软件物料清单（Software Bill of Materials，SBOM）生成工具往往无法全面识别和检测出这些隐含组件，导致开发者难以完全掌握应用内部结构与潜在风险。对于企业和开源开发者而言，掌握一份详实且符合现今技术趋势的SBOM显得尤为重要。xbom正是在这一趋势下应运而生的创新工具，通过静态代码分析技术，帮助用户从代码中生成具备AI和SaaS感知能力的丰富软件物料清单，极大提升了供应链的透明度和安全合规性。 xbom是由safedep团队开发的一款基于Go语言的开源工具，它不仅仅聚焦于传统依赖关系的扫描，更专注于从代码静态分析中提取实质性证据，识别代码中嵌入的AI SDK、机器学习模型、第三方云接口及加密相关组件等。相较于简单依赖清单生成工具，xbom能够生成内容更丰富且更贴近实际情况的SBOM，帮助企业更好地理解软件组成，评估潜在安全风险，并满足诸如供应链安全法案等合规要求。
现代软件项目中的第三方依赖极其复杂多样，尤其是人工智能相关技术的迅速发展，使得许多应用集成了各种形式的AI / ML组件。传统SBOM工具多依赖清单文件（如package.json、pom.xml等），这些文件往往无法准确反映运行时所用的所有组件，尤其是一些非标准包或者动态加载的模型和API集成。xbom通过直接扫描代码逻辑和结构，寻找签名特征和代码片段，从而能识别隐藏的AI服务与云端SaaS调用，为开发者带来更高的准确度和覆盖面。 技术层面上，xbom通过维护一个社区维护的签名库，实现对多种AI SDK、云服务API和加密组件的识别。签名以YAML格式组织，用户也可以根据需要自定义和扩展签名库以适配不同的业务场景。这种机制不仅保证了工具的灵活性和可持续演进，也促进了社区的广泛参与，使得签名库能够紧跟技术发展节奏迅速迭代。
在语言支持方面，xbom目前主要支持Python和Java两种语言，这两者都是在AI和企业级开发中应用极为广泛的语言。对于JavaScript支持，仍处于开发阶段，未来将逐步完善。多语言支持确保xbom能覆盖大多数现代应用程序的主流语言环境，也方便了不同技术团队的集成使用。 从使用体验上来说，xbom非常注重易用和快速部署。用户无需复杂配置，只要指定源码目录和输出SBOM文件路径，即可快速生成符合CycloneDX规格的SBOM文件。该文件不仅支持标准的JSON格式，还提供HTML交互式视图，方便开发者以图形化方式检视物料清单内容，快速理解项目内部的依赖结构及其细节。
除了生成SBOM的基础功能外，xbom还提供了匿名的遥测数据收集功能，以帮助开发团队持续优化产品体验和识别用户需求。用户可以通过环境变量自由开启或关闭该功能，充分兼顾便利性与隐私保护。 在开源社区方面，xbom代码库遵循Apache 2.0许可协议，拥有活跃的贡献者，且项目设计结构合理，包含详细的贡献指南和代码治理流程。开发者和企业用户均可自由试用、定制和贡献代码，促进了生态圈的良性发展和技术积累。 总结来看，xbom为当下技术生态中广泛引入AI组件和SaaS服务的应用开发，提供了一种先进且高效的软件物料清单生成方案。通过静态代码分析和签名驱动的检测方式，xbom不仅提升了SBOM的准确性和细腻度，还满足了现代企业对合规、透明和安全的迫切需求。
未来，随着更多编程语言和框架的支持，xbom有望成为业界生成AI与云服务感知SBOM的首选工具。对于希望进一步掌控软件供应链风险、提高项目安全级别的开发者及安全团队，xbom无疑是值得持续关注和实践的重要利器。
