Entwicklung eines KI-Frameworks: Risikomanagement durch künstliche Intelligenz
Globale Organisationen und Regierungen schrieben Geschichte, indem sie sich auf Anweisungen einigten für Künstliche Intelligenz Entwicklung und Einsatz mit Secure-by-Design-Prinzipien. Am 26. November 2023 wird die US-Heimatschutzministerium (DHS) Agentur für Cybersicherheit und Infrastruktursicherheit (CISA) und das Vereinigte Königreich Nationales Zentrum für Cybersicherheit (NCSC)veröffentlichte in Zusammenarbeit mit 21 anderen globalen Agenturen Richtlinien für die Entwicklung sicherer KI-Systeme, das Entwicklern dabei helfen wird, Entscheidungen zur Cybersicherheit in jede Phase des Entwicklungsprozesses einzubeziehen.
Diese Richtlinien gelten für alle Systeme, die mit künstlicher Intelligenz oder einem KI-Framework entwickelt wurden.
Aber, Was ist ein KI-Framework??
Was ist ein KI-Framework?
KI-Frameworks und -Bibliotheken sind Sammlungen vorgefertigten Codes und Tools, die die Erstellung von KI-Anwendungen vereinfachen. Sie ermöglichen es Entwicklern, sich auf die Anpassung von Lösungen an ihre spezifischen Bedürfnisse zu konzentrieren, anstatt bei Null anzufangen.
Diese Frameworks sind von entscheidender Bedeutung für die Implementierung komplexer Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning, einschließlich der Entwicklung neuronaler Netzwerke, die bei Aufgaben wie der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache eine zentrale Rolle spielen.
Insbesondere bieten Deep-Learning-Frameworks die Infrastruktur für das Training tiefer neuronaler Netzwerke mit mehreren Schichten und ermöglichen der Software, zu lernen und Entscheidungen auf die Art und Weise zu treffen, wie es Menschen tun würden.
Auf der anderen Seite bieten Frameworks für maschinelles Lernen wichtige Algorithmen und Techniken für eine Reihe von Anwendungen von der Klassifizierung bis hin zu Empfehlungssystemen und gestalten so den Entwicklungsprozess effizienter.
Mit diesen fortschrittlichen Tools können Ihre Entwickler den Zeit-, Kosten- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung von KI-Software erheblich reduzieren.
Die Vorteile der Verwendung von KI-Frameworks
Kosteneffizienz
Wie bereits erwähnt, enthalten Frameworks vorgefertigten Code und weitere Tools, die Ihre KI-Projekte erleichtern. Dadurch müssen Sie weniger Zeit und Personal in die Entwicklung Ihrer Anwendung investieren. Mit einem Framework erstellen Sie KI-Anwendungen schneller. Ihre Entwickler müssen weniger Code von Grund auf neu schreiben, und Sie erzielen effizienter anspruchsvollere Ergebnisse.
Rationalisierung der Anwendungsentwicklung
KI-Frameworks bieten Ihnen Algorithmen, Datenverarbeitungstools und Optimierungstechniken. Diese Elemente sind vorimplementiert und sofort einsatzbereit, was den Entwicklungsprozess optimiert. So können sich Ihre Entwickler auf die Lösung der spezifischen Herausforderungen oder Aufgaben konzentrieren, anstatt sich mit der Komplexität der Implementierung von KI- und ML-Algorithmen herumzuschlagen.
Zeitsparend
KI-Frameworks bieten eine umfassende Entwicklungsumgebung mit Tools für Debugging, Tests und Datenvisualisierung. Diese Infrastruktur vereinfacht und beschleunigt den gesamten Entwicklungsprozess von der Erstellung bis zur Bereitstellung und spart Entwicklern Zeit. Sie können diese Modelle für ihre spezifischen Projekte auswählen und anpassen, anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln.
Warum sind Richtlinien zur Entwicklung von KI-Frameworks wichtig?
KI entwickelt sich rasant, und ohne angemessene Aufsicht besteht ein erhebliches Risiko für die öffentliche Sicherheit. Die Leitlinien sind wesentliche Schritte in Richtung Cybersicherheit angehen im Rahmen seiner weltweiten Entwicklung.
Diese Richtlinien folgen unmittelbar auf die Veröffentlichung einer Durchführungsverordnung zur künstlichen Intelligenz Das unterstützt die sichere Entwicklung und den Einsatz von KI-Technologien. Im Oktober erließ Präsident Joe Biden eine Durchführungsverordnung, die das DHS anwies, die weltweite Einführung von KI-Sicherheitsstandards zu fördern. Angesichts dieser kurzen Reaktionszeit unterstreicht die schnelle Zusammenarbeit des DHS, wie wichtig es ist, die Risiken von KI zu minimieren, um die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen zu gewährleisten.
Schwerpunkte der Entwicklungsrichtlinien für Künstliche Intelligenz
Die Leitlinien konzentrieren sich auf vier Hauptbereiche für den Entwicklungsprozess künstlicher Intelligenz:
- Sicheres Design
- Sichere Entwicklung
- Sichere Bereitstellung
- Sicherer Betrieb und Wartung
Jeder Abschnitt zeigt Möglichkeiten auf, das Cybersicherheitsrisiko zu reduzieren und bei der Entwicklung von KI Secure-by-Design-Prinzipien umzusetzen, was von CISA dringend empfohlen wird.
Sicheres Design
Diese Phase ermutigt Entwickler, von Beginn des Entwicklungsprozesses an über Sicherheitsaspekte nachzudenken – auch „Sicherheit durch Design“.
In dieser Phase führen Sie Risikobewertungen und Bedrohungsmodellierungen durch, um potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren. Diese Schwachstellen bestimmen die möglichen Angriffsarten auf Ihre Anwendung und wie Sie diese abwehren können. Sie berücksichtigen in dieser Phase auch Sicherheitsfunktionen, die in das Design integriert werden können.
Sichere Entwicklung
Eine Anwendung mit Fehlern im Code und in der Logik kann ein Sicherheitsrisiko darstellen. Um diese Risiken zu minimieren, müssen Sie Ihren Code sicher schreiben und testen. Das bedeutet, dass Sie alle Bibliotheken, Frameworks und Dienste von Drittanbietern überprüfen müssen. Sie benötigen außerdem eine umfassende Dokumentation des Entwicklungsprozesses und müssen Ihre technischen Schulden im Griff haben.
Sichere Bereitstellung
Schützen Sie die Hardware- und Softwareumgebungen, wenn Sie Ihre Anwendung bereitstellen möchten. Zu diesen Umgebungen gehören Server, Datenbanken und Netzwerke. Richtlinien für eine sichere Bereitstellung umfassen den Schutz von Infrastruktur und Modellen vor Kompromittierung, Bedrohungen oder Verlust, die Entwicklung von Incident-Management-Prozessen und die verantwortungsvolle Freigabe.
Sicherer Betrieb und Wartung
Sobald die Anwendung bereitgestellt ist, müssen Sie Ihr System überwachen, um in Echtzeit auf Sicherheitsbedrohungen reagieren zu können. Führen Sie regelmäßige Updates durch, um auftretende Schwachstellen zu beheben. Informieren Sie außerdem Ihr Unternehmen und Ihre Geschäftspartner über aktuelle Bedrohungen und bewährte Sicherheitspraktiken.
Beliebte kommerzielle und Open-Source-Frameworks für die KI-Entwicklung
Die Wahl des richtigen Frameworks kann für die Entwicklung von KI-Anwendungen entscheidend sein. Von Python-Bibliotheken bis hin zu umfassenden KI-Tools steht Ihnen eine große Auswahl zur Verfügung.
Hier sind einige der beliebtesten Frameworks und Bibliotheken, die Sie zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Anwendungen verwenden können:
PyTorch
PyTorch ist ein Tool, das mit Torch, einer Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, entwickelt wurde. Es eignet sich hervorragend sowohl für die akademische Forschung als auch für industrielle Anwendungen. Das Tool ist bekannt dafür, den Übergang von Forschungsprototypen zu Produktionsimplementierungen zu beschleunigen.
Scikit-Learn
Scikit-Learn ist ein Open-Source-Framework, das für seine Einfachheit bekannt ist. Es bietet umfassende Machine-Learning-Tools und ist damit der ideale Ausgangspunkt für Anfänger, die mit Python in die Welt der KI und des maschinellen Lernens eintauchen möchten.
TensorFlow
Googles TensorFlow bietet umfangreiche KI-Tools zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen auf verschiedenen Plattformen. Es ist vielseitig und skalierbar und daher die erste Wahl für Entwickler, die anspruchsvolle Anwendungen erstellen möchten.
Keras
Keras bietet eine API, die auf TensorFlow und anderen Frameworks basiert. Sie ist bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit und schnelle Experimentierfreudigkeit. Das Framework ermöglicht Entwicklern die effiziente Erstellung und Prüfung von Deep-Learning-Modellen und vereinfacht so den Weg von der Idee zum Ergebnis.
LongChain
LongChain geht an die Grenzen generative KI. Es bietet erweiterte Tools zur Bewältigung komplexer Aufgaben zum Sprachverständnis.
Umarmendes Gesicht
Hugging Face hat mit seiner Transformers-Bibliothek Wunder für die Verarbeitung natürlicher Sprache vollbracht und macht modernste NLP einer breiteren KI-Community zugänglich. Der Schwerpunkt liegt auf benutzerfreundlichen Tools für sprachbasierte Innovationen.
OpenNN
OpenNN ist auf neuronale Netzwerke spezialisiert. Es bietet ein leistungsstarkes Framework für Entwickler, die sich auf Datenanalyse und maschinelles Lernen konzentrieren. Das Framework richtet sich an alle, die Wert auf Effizienz und Präzision in ihren Modellen legen.
OpenAI
OpenAI ist bekannt für seine GPT-Modelle. Das Unternehmen ist führend in der KI-Innovation und bietet leistungsstarke und verantwortungsvolle KI-Tools. Das Tool demokratisiert den Zugang zu fortschrittlichen Technologien und fördert die breite Anwendung und Erforschung von KI.
PyBrain
PyBrain bietet einen unkomplizierten Einstieg in die Entwicklung künstlicher Intelligenz und legt den Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit für Bildungszwecke und schnelles Prototyping. Es ist auf Einsteiger und Forscher zugeschnitten, die sich mit grundlegenden KI-Konzepten beschäftigen.
IBM Watson
IBM Watson bietet KI-Lösungen auf Unternehmensebene und kombiniert robuste KI-Frameworks mit der Expertise von IBM. Es richtet sich an Unternehmen, die zuverlässige, skalierbare und leistungsstarke KI-Anwendungen suchen.
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Microsofts CNTK optimiert die Leistung für Deep-Learning-Anwendungen, insbesondere auf Multi-GPU-Systemen. Dadurch eignet es sich sowohl für Forschungs- als auch für KI-Unternehmensprojekte.
DL4J (Deeplearning4j)
DL4J bringt Deep Learning in das Java-Ökosystem. Es bietet eine umfassende Plattform, die Sie bei der Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von KI-Modellen in Unternehmensumgebungen unterstützt.
Theano
Obwohl Theano nicht mehr aktiv weiterentwickelt wird, legte es den Grundstein für die moderne KI und stellte eine leistungsstarke Bibliothek für effiziente numerische Berechnungen bereit.
MXNet
MXNet zeichnet sich durch Skalierbarkeit und Effizienz aus und wird von einer aktiven Community unterstützt. Es ist ein erstklassiges Framework für Entwickler, die leistungsstarke, plattformübergreifende KI-Lösungen benötigen.
Café
Caffe ist auf Geschwindigkeit und Modularität für Computer Vision-Anwendungen spezialisiert. Es ermöglicht schnelle Netzwerkexperimente und Datenverarbeitung.
XGBoost
XGBoost glänzt bei der Verarbeitung strukturierter Daten für maschinelles Lernen und ist für seine Effizienz und Leistung in wettbewerbsorientierten Szenarien des maschinellen Lernens bekannt.
Jedes Framework bietet einzigartige Funktionen und deckt verschiedene Aspekte der KI-Entwicklung ab, von neuronalen Netzwerken und Deep Learning bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision, und unterstützt Entwickler bei der Auswahl der richtigen Tools für ihre KI-Projekte.
Wie BigID bei der Einführung von KI, der Risikominderung und der sicheren KI-Entwicklung hilft
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