KI: Fortschritte, Sicherheit und neue Regulierung

Künstliche Intelligenz (KI, englisch: Artificial Intelligence, AI) hat sich in den letzten Jahren zu einer Schlüsseltechnologie entwickelt, die sowohl den Alltag als auch die Geschäftswelt tiefgreifend beeinflusst. Unternehmen setzen zunehmend auf Machine Learning (ML), um riesige Datenmengen zu analysieren, Prozesse zu automatisieren und hochgradig personalisierte Dienstleistungen zu entwickeln. Python hat sich hierbei als bevorzugte Programmiersprache etabliert. Durch ihre Einfachheit und den Zugang zu einer Vielzahl spezialisierter Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn bietet Python eine starke Grundlage für die Entwicklung komplexer KI-Algorithmen. Doch mit diesen technologischen Fortschritten entstehen auch neue Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Sicherheit und des Schutzes geistigen Eigentums.

Python als Motor der KI-Entwicklung

Dank ihrer klar strukturierten Syntax, der breiten Unterstützung durch Bibliotheken und der einfachen Handhabung hat sich Python zur dominierenden Programmiersprache für die Entwicklung von KI- und ML-Modellen entwickelt. Die zunehmende Bedeutung von Daten in der modernen Wirtschaft erfordert leistungsstarke Werkzeuge zur Datenverarbeitung und Python bietet genau das. Insbesondere in Verbindung mit Bibliotheken, die mathematische Operationen und Datenmanipulationen unterstützen, ist Python eine unverzichtbare Ressource für die AI-Community. Doch neben der Softwareentwicklung spielt auch die Hardware eine wesentliche Rolle.

Mit der Integration von GPUs (Graphics Processing Units), die ursprünglich für die Verarbeitung von Grafiken entwickelt wurden, können Python-Programmierer KI-Modelle effizienter trainieren. GPUs sind besonders für parallele Berechnungen geeignet, die bei MLModellen häufig auftreten. Diese Fähigkeit ermöglicht eine massive Beschleunigung des Trainingsprozesses, was besonders bei großen Datenmengen und komplexen Modellen von entscheidender Bedeutung ist. Parallel dazu gewinnen spezialisierte Hardwarelösungen wie TPUs (Tensor Processing Units) und FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) an Bedeutung. Sie sind darauf ausgelegt, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu maximieren, indem sie Rechenzeit verkürzen und den Energieverbrauch senken.

Schutz des geistigen Eigentums: Verschlüsselung und Obfuskierung als Schlüsselstrategien

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI in verschiedenen Industrien und Anwendungsbereichen gewinnt der Schutz des geistigen Eigentums eine immer größere Bedeutung. Unternehmen, die in die Entwicklung von KIAlgorithmen und -Modellen investieren, müssen sicherstellen, dass ihr wertvolles Knowhow vor unbefugtem Zugriff geschützt ist. Dies betrifft nicht nur die Algorithmen selbst, sondern auch die Implementierung dieser Algorithmen in Python oder C++ sowie die sensiblen Trainingsdaten, die zum Erstellen der Modelle verwendet wurden.

Ein zentrales Problem beim Schutz des geistigen Eigentums in der KI-Entwicklung ist die Tatsache, dass der Quellcode und die trainierten Modelle in der Regel leicht zugänglich sind. Python-Skripte beispielsweise sind im Klartext geschrieben und können daher einfach eingesehen und analysiert werden. Dies stellt ein erhebliches Risiko für Unternehmen dar, die ihren Wettbewerbsvorteil durch selbst entwickelte KI-Modelle sichern wollen.

Hier kommt AxProtector Python ins Spiel – ein Produkt, das speziell entwickelt wurde, um Python-Code und KI-Modelle zu schützen. Mit AxProtector Python können Unternehmen ihren Python-Code verschlüsseln und signieren, sodass dieser nur von berechtigten Nutzern ausgeführt werden kann. Dies bietet nicht nur Schutz vor unbefugtem Zugriff, sondern stellt auch die Integrität des Python-Codes sicher. Der File Encryption Modus von AxProtector Python ermöglicht zudem die sichere Verschlüsselung von KI-Modellen.

In nativen Umgebungen, in denen KI-Anwendungen z.B. in C++ und anderen Programmiersprachen entwickelt oder Modelle mittels LLVM in nativen Code transformiert werden, bietet AxProtector Compile Time Protection (CTP) neben der Verschlüsselung und Signierung auch eine umfassende Lösung zur Obfuskierung. Durch diese Technik wird der Code absichtlich so verändert, dass er für Menschen kaum mehr lesbar ist, während die Funktionalität des Programms erhalten bleibt. Diese Technik erschwert es Angreifern, den Code zu analysieren oder zu manipulieren, was einen wichtigen Schutzschild gegen Reverse Engineering bildet. Ebenso wie AxProtector Python bietet AxProtector CTP Schutztechniken an, die sicherstellen, dass Code und Modelle nur von berechtigten Nutzern verwendet werden können und jede Veränderung am Code sofort erkannt wird.

Lizenzierung und Monetarisierung: KI als geschütztes Wirtschaftsgut

Die Frage, wie Unternehmen ihre KI-Modelle monetarisieren können, wird zunehmend wichtiger. Unternehmen, die erhebliche Ressourcen in die Entwicklung von KI-Modellen investieren, müssen sicherstellen, dass sie ihre Investitionen schützen und die Kontrolle über die Nutzung ihrer Technologien behalten. Dies wird besonders relevant, wenn KI-Modelle nicht als offenes Produkt verkauft, sondern als lizenzierte Lösung an Kunden bereitgestellt werden.

AxProtector Python ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle nicht nur zu schützen, sondern auch gezielt zu lizenzieren. Der File Encryption Modus erlaubt es, den Zugriff auf KI-Modelle strikt an CodeMeter Lizenzen zu binden. Dies bedeutet, dass sowohl Code als auch Daten nur von berechtigten Nutzern verwendet werden können, was den Schutz des geistigen Eigentums erheblich verstärkt. Diese Art der Lizenzierung ermöglicht es Unternehmen, ihre KI-Modelle als wiederkehrende Einnahmequelle zu nutzen, da Kunden regelmäßig Lizenzen erwerben könnten, um auf die Modelle zuzugreifen und sie zu verwenden.

Auf ähnliche Weise bietet AxProtector CTP eine Lösung für native KI-Anwendungen. Durch die Bindung des nativen Codes an eine Lizenz wird sichergestellt, dass nur berechtigte Nutzer die Modelle verwenden können. Zudem ermöglicht die Obfuskierung, dass selbst im Falle eines unbefugten Zugriffs auf den Code dessen Analyse erheblich erschwert wird.

Diese Lizenzierungsmodelle eröffnen neue Monetarisierungsmöglichkeiten für Unternehmen, die ihre KI-Modelle sowohl als fertiges Produkt als auch als Dienstleistung anbieten. Durch die Implementierung solcher Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Modelle nur in dem vorgesehenen Umfang genutzt und unbefugte Verwendungen verhindert werden.

Die Rolle von Verschlüsselung und Signierung in der Regulatorik

Die wachsende Bedeutung von KI in unterschiedlichen Bereichen führt auch zu einer stärkeren Regulierung. Rahmenwerke wie der EU AI Act und der Cyber Resilience Act (CRA) fordern von Unternehmen, dass ihre KI-Systeme nicht nur effizient, sondern auch sicher gestaltet sind. Insbesondere Hochrisiko-KI-Systeme müssen strenge Sicherheitsanforderungen erfüllen, um vor unbefugtem Zugriff und Manipulation geschützt zu sein. Produkte wie AxProtector Python und AxProtector CTP unterstützen Unternehmen dabei, diese regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. AxProtector Python schützt KI-Modelle und Python-Skripte durch Verschlüsselung und sichert deren Integrität durch digitale Signaturen. AxProtector CTP bietet ähnliche Schutzmechanismen für native Anwendungen und mittels LLVM transformierte Modelle. Beide Lösungen helfen, die Anforderungen des Cyber Resilience Act, insbesondere in den Bereichen Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit (CRA Anhang 1, Abschnitt 1.3 b, c und d), sowie die Vorgaben des EU AI Acts zu erfüllen.

Schutz vor Angriffen: Verschlüsselung und Signierung als Sicherheitsstrategien

KI-Modelle und -Anwendungen sind zunehmend das Ziel von Cyberangriffen wie Model Theft und Model Poisoning. Bei Model Theft wird versucht, das Modell unbefugt zu kopieren oder zu nutzen, während Model Poisoning darauf abzielt, durch Manipulation von Modellparametern das Verhalten zu ändern.

Verschlüsselung schützt vor solchen Angriffen, indem sie den Zugang zum Modell nur berechtigten Nutzern ermöglicht und so unbefugte Nutzung verhindert. Lizenzierung über Schlüssel zur Entschlüsselung stellt sicher, dass Modelle nur in den vorgesehenen Rahmenbedingungen verwendet werden.

Zusätzlich gewährleistet die digitale Signierung die Integrität des Modells. Jede Veränderung am Modell würde die Signatur ungültig machen und so auf Manipulationen hinweisen, was den Schutz vor Model Poisoning erhöht und die Korrektheit der Modellparameter sichert.

Mit AxProtector Python und AxProtector CTP können Unternehmen ihre KI-Anwendungen durch umfassende und leistungsfähige Schutztechnologien schützen. Diese helfen, Model Theft zu verhindern und Model Poisoning abzuwehren, indem sie die Integrität und Vertraulichkeit der Modelle gewährleisten.

Fazit: Der Weg in eine sichere KI-Zukunft

Die Entwicklung und Verbreitung von KI schafft neue Chancen, birgt aber auch neue Risiken, insbesondere im Hinblick auf die Sicherheit und den Schutz geistigen Eigentums. Verschlüsselung, Obfuskierung und gezielte Lizenzierung bieten effektive Strategien, um KI-Modelle vor unbefugtem Zugriff und Manipulation zu schützen.

Produkte wie AxProtector Python und AxProtector CTP bieten Unternehmen umfassende Werkzeuge zum Schutz ihrer Anwendungen und KI-Modelle. Diese Lösungen gewährleisten nicht nur die Sicherheit, sondern ermöglichen es auch, KI-Anwendungen gezielt zu monetarisieren und gleichzeitig den regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Durch den Einsatz solcher Technologien sind Unternehmen besser gegen Angriffe geschützt und können sicherstellen, dass ihre Produkte in einer zunehmend regulierten und wettbewerbsorientierten Welt bestehen.

 

KEYnote 48 – Herbst-/Winterausgabe 2024