SMILE4KMU

Sicheres Maschinelles Lernen für den Mittelstand

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Verfahren des Maschinellen Lernens bieten ein großes Potenzial für den deutschen Mittelstand, wenn sie denn sicher eingesetzt werden.© Adobe Stock / metamorworks

Motivation

Auch mittelständische Unternehmen nutzen immer häufiger Verfahren des Maschinellen Lernens (ML), das einen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz bildet. Dabei werden Computer mit Daten und Erfahrungen trainiert, anstatt für bestimmte Aufgaben explizit programmiert zu werden. Solche ML-Verfahren ergänzen sowohl die klassische Softwareentwicklung als auch die spezifische Wertschöpfungskette der Unternehmen. Dabei ist es besonders wichtig, dass diese ML-Verfahren sicher und nicht manipulierbar sind. Dies gilt es bei der Entwicklung einer Software und über deren gesamten Lebenszyklus hinweg zu berücksichtigen. Hierzu hat die Forschung in den vergangenen Jahren unter dem Stichwort „Sicherer Softwarelebenszyklus“ erhebliche Fortschritte erzielt. Jedoch gibt es für ML-Verfahren und deren sichere Integration in Entwicklungsprozesse bisher nur wenige übergreifende, strukturierte und leicht handzuhabende Ansätze. Solche Ansätze aber sind insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) von großer Bedeutung. Denn während viele KMU die wirtschaftlichen Potenziale von ML-Verfahren nutzen wollen, fehlt es aufgrund beschränkter Ressourcen häufig an Know-how und Fähigkeiten für deren sicheren Einsatz.

Ziele und Vorgehen

Das Vorhaben „Sicherer Machine Learning Lifecycle“ (SMILE4KMU) hat sich daher zum Ziel gesetzt, die Sicherheit von ML-Verfahren in Entwicklungsprozessen ganzheitlich zu betrachten, vom Schutz der Trainingsdaten bis hin zum Vertrieb der Software. Die Forschenden wollen Prozesse und Verfahren entwickeln, die es auch KMU erlauben, Maschinelles Lernen in ihren Entwicklungsprojekten sicher einzusetzen. Entsprechend legt das Projektteam besonderen Wert darauf, die genutzten ML-Verfahren strukturiert und nachvollziehbar abzusichern. Zudem achten die Forschenden darauf, dass die ML-Modelle leicht zu schützen und zu lizenzieren sind sowie dass all dies mit einem für KMUs betriebswirtschaftlich machbaren Aufwand umsetzbar ist.

Innovationen und Perspektiven

Der Einsatz von ML-Verfahren verspricht für viele Unternehmen insbesondere bei der Softwareentwicklung viele Optimierungen und Innovationen. Die Projektentwicklungen sollen maßgeblich dazu beitragen, dass dieses Potenzial auch wirklich von allen Unternehmen und insbesondere von KMU gehoben werden kann. Somit stärkt das Vorhaben nachhaltig den Technologiestandort Deutschland, der zu großen Teilen auf dem Mittelstand als Rückgrat der deutschen Wirtschaft basiert, und trägt zur technologischen Souveränität in Deutschland und Europa bei.