Sicherheit in Machine Learning mit MLGuard gewährleisten

Maschinenlernen (ML) wird immer mehr in Branchen eingesetzt, wo Sicherheit wichtig ist, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Transport. Es ist wichtig, dass diese ML-Systeme richtig funktionieren, denn Fehler können zu ernsthaften Schäden oder finanziellen Verlusten führen. Es gibt zwar einige Methoden, um diese Systeme zu testen und zu überwachen, aber die greifen oft zu kurz. Besonders berücksichtigen sie nicht die Unsicherheit bei den Daten, geben keine klaren Korrekturmassnahmen basierend auf möglichen Ergebnissen und überprüfen nicht die Systemleistung während des Betriebs.

#Der Bedarf an MLGuard

Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir ein System namens MLGuard vor. Dieses System hilft dabei, klare Regeln, auch Verträge genannt, dafür zu erstellen, wie ML-Anwendungen funktionieren sollten. Es definiert Bedingungen, die vor und nach dem Betrieb des ML-Modells erfüllt sein müssen, wie man erkennt, wenn diese Bedingungen nicht erfüllt sind, und wie man mit Verstössen umgeht. Ziel ist es, einen soliden Rahmen zur Erstellung und Überwachung von ML-Anwendungen zu bieten, um Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

#Aktuelle Mängel

In der traditionellen Softwareentwicklung wird Robustheit durch sorgfältige Tests und das Befolgen von Best Practices erreicht. ML-Systeme sind jedoch anders. Sie basieren stark auf sich ändernden Daten, wodurch ihr Verhalten unberechenbar sein kann. Eine kleine Änderung in den Daten kann dazu führen, dass das System sich unerwartet verhält. Nur die Datenformate zu überprüfen, reicht nicht aus. Wenn die Daten, die in ein Modell kommen, sich deutlich von den Daten unterscheiden, auf denen es trainiert wurde, sind die Ergebnisse möglicherweise nicht vertrauenswürdig.

Darüber hinaus sind bestehende Tools zur Überwachung von ML-Systemen oft unzureichend. Sie können einige Probleme erkennen, wie z.B. Daten ausserhalb des Bereichs, aber sie können nicht garantieren, dass das ML-Modell unter allen Umständen wie erwartet funktioniert. Sie konzentrieren sich auch eher auf spezielle Arten von Verstössen, anstatt ein umfassendes Sicherheitsnetz für verschiedene Szenarien zu bieten.

#Die Vision von MLGuard

MLGuard zielt darauf ab, eine Lösung für diese Herausforderungen zu bieten. Es schafft ein System, um automatisch zu überprüfen, ob eingehende Daten die festgelegten Verträge einhalten, und um auftretende Probleme zu beheben. Der erste Schritt bei der Entwicklung von MLGuard besteht darin, eine Struktur zu entwerfen, die eine klare Spezifikation dieser Verträge ermöglicht.

#Wie MLGuard funktioniert

#ML-Vertragspezifikation

Das Rückgrat von MLGuard ist sein Vertragspezifikationssystem. Dieses System enthält Details über das erwartete Verhalten des ML-Modells, einschliesslich Bedingungen bezüglich der Dateninputs und -outputs. Es ermöglicht Entwicklern, Kriterien zu definieren, die die eingehenden Daten erfüllen müssen, und welche Massnahmen zu ergreifen sind, wenn diese Kriterien nicht erfüllt sind. Wenn das Modell beispielsweise Daten aus einer anderen Population erhält als die, auf der es trainiert wurde, kann das System dies markieren und geeignete Massnahmen ergreifen, wie z.B. eine Warnung protokollieren oder einen Fehler auslösen.

#Validierungsmodelle

Um zu überprüfen, ob die Verträge eingehalten werden, verwendet MLGuard Validierungsmodelle. Diese Modelle helfen dabei, die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass die eingehenden Daten für das ML-System geeignet sind. Sie können als Teil der Vertragspezifikation konfiguriert werden. Dadurch kann MLGuard adaptiv lernen, welche Arten von Fehlern auftreten und sogar anpassen, wie streng es sein muss.

#Vertragcode-Generierung

Ein weiteres wichtiges Merkmal von MLGuard ist die Fähigkeit, Code zu generieren, der diese Verträge automatisch implementiert. Sobald der Entwickler den Vertrag definiert hat, erstellt MLGuard einen Wrapper um das ML-Modell. Dieser Wrapper enthält die notwendige Logik, um zu überprüfen, ob die Bedingungen des Vertrags erfüllt sind, und kann angemessen reagieren, wenn Verstösse auftreten.

#Forschungsfragen

Beim Aufbau von MLGuard stellen wir mehrere wichtige Fragen. Erstens, welche spezifischen Elemente benötigen wir, um effektive ML-Verträge zu erstellen? Zweitens, welche Art von Softwarearchitektur ermöglicht es uns, Code zu generieren, der diese Verträge durchsetzt? Und schliesslich, wie effektiv werden diese Verträge in der Praxis sein?

#Zukünftige Entwicklungen

Unsere Forschung wird in drei Phasen ablaufen.

#Phase 1: Definition des ML-Vertrags-Metamodells

Die erste Phase konzentriert sich darauf, Konzepte für das ML-Vertragssystem zu sammeln und zu verfeinern. Dabei werden wir bestehende Literatur betrachten, um zu verstehen, welche Elemente für einen klar definierten Vertrag notwendig sind. Das Ergebnis wird ein Metamodell und eine Sprache zur Spezifikation von ML-Verträgen sowie eine Liste von Bedingungen für die Überprüfung sein.

#Phase 2: Erstellung des Prototyps

In der zweiten Phase entwickeln wir einen Prototyp des MLGuard-Systems. Dies umfasst die Schaffung der notwendigen Architektur zur Generierung des Vertragcodes und der Validierungsmodelle. Wir werden MLGuard mit aktuellen Strategien testen, um zu sehen, wie effektiv es ist, dass ML-Modelle sicher und zuverlässig funktionieren.

#Phase 3: Praxistests

Die dritte Phase wird sich darauf konzentrieren, MLGuard in einer praktischen Umgebung umzusetzen. Wir planen, Fallstudien in der Industrie durchzuführen, um zu sehen, wie gut unser Ansatz in realen Projekten funktioniert. Diese Studien werden uns helfen zu verstehen, wie die Nutzer auf das System reagieren, welche Hindernisse es bei der Implementierung gibt und wie es sich im Laufe der Zeit entwickeln muss.

#Fazit

Maschinenlernen bietet leistungsstarke Werkzeuge für verschiedene Branchen, aber seine Anwendung in sicherheitskritischen Bereichen erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit dafür, wie diese Systeme funktionieren. MLGuard bietet einen strukturierten Ansatz, um das erwartete Verhalten dieser Systeme zu definieren, zu überprüfen und darauf zu reagieren. Durch klare Verträge und automatisierte Prüfungen können wir die Sicherheit und Zuverlässigkeit von ML-Anwendungen verbessern, was letztendlich zu besseren Ergebnissen für Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes führt.