Vertrauen in die Künstliche Intelligenz

AI Assurance

AI Assurance ist der Schlüsselfaktor für die erfolgreiche und verantwortungsvolle Nutzung Künstlicher Intelligenz. Das umfasst alle Maßnahmen, die darauf abzielen, die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu gewährleisten.

Als Partner für sicherheitskritische Anwendungen unterstützen wir Sie mit ganzheitlichen Ansätzen und praxiserprobten Methoden – von der Konzeption über das Design bis hin zu Test, Validierung und Betrieb.

Mit safeAI haben wir einen spezifischen Ansatz entwickelt, um Künstliche Intelligenz in besonders sicherheitsrelevanten Bereichen zuverlässig abzusichern. So haben wir beispielsweise technische Prüfverfahren, systemische Analysen und organisatorische Maßnahmen zu einer praxisorientierten Lösung kombiniert. Wir ermöglichen dadurch höchste Sicherheits- und Qualitätsstandards – ob im autonomen Fahren, in der Verteidigung oder bei industriellen Automatisierungssystemen.

Vertrauen schaffen – Risiken minimieren

Transparenz und Erklärbarkeit
Technische Robustheit und Zuverlässigkeit
Governance und Ethik
Soziale Auswirkungen

Unser Beitrag zur Sicherheit Ihrer KI

Wir unterstützen Unternehmen und Organisationen entlang des gesamten Entwicklungs- und Betriebsprozesses von KI-Systemen. Mit einem ganzheitlichen Blick identifizieren wir Risiken frühzeitig und schaffen die Grundlage für sichere, vertrauenswürdige und erfolgreiche KI-Anwendungen.

✅ Ganzheitliche Sicherheits- und Vertrauenskonzepte
Wir betrachten alle relevanten Aspekte Ihrer KI-Systeme – von der Architektur über Algorithmen bis zu organisatorischen Prozessen – und entwickeln Lösungen, die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit systematisch verankern.

✅ Fortschrittliche Test- und Validierungsumgebungen
Mit modernen Testmethoden und Simulationsumgebungen prüfen wir die Leistungsfähigkeit und Stabilität Ihrer KI-Lösungen – bevor sie in den produktiven Einsatz gehen.

✅ Statistisch fundierte Sicherheitsmaßnahmen
Wir nutzen statistische Methoden, um potenzielle Risiken zu identifizieren und zu minimieren. So schützen Sie Ihre KI-Systeme effektiv vor Bedrohungen und Störungen.

✅Technischer Nachweis für vertrauenswürdige KI
Wir bieten eine toolgestützte Bewertung und Analyse von KI-Modellen und den zugrundeliegenden Datensätzen entlang fünf zentraler Dimensionen: Datenanalyse, Leistungsfähigkeit, Robustheit, Unsicherheit sowie Erklärbarkeit. Unser Prüfansatz schafft ein tiefgehendes Verständnis für das Verhalten und die Fähigkeiten der KI-Modelle. Der daraus resultierende Bewertungsbericht identifiziert Stärken, potenzielle Risiken und Limitationen und legt damit die Grundlage für fundierte Sicherheitsmaßnahmen, regulatorische Konformität und vertrauensvolle KI-Anwendungen.

Mit unserer langjährigen Erfahrung in der Absicherung hochkomplexer Systeme gestalten wir zusammen mit unseren Partnern eine vertrauenswürdige, KI-gestützte Zukunft.

safeAI@IABG

Wir kombinieren die neuesten Erkenntnisse aus KI-Forschung, -Standardisierung und -Regulierung mit der langjährigen Erfahrung der IABG auf den Gebieten Test-, Analyse- und Zertifizierungsprozesse. Durch unsere aktive Beteiligung in nationalen, europäischen und internationalen AI-Standardisierungsgremien unterstützen wir die Entwicklung neuer Standards und Richtlinien, um den Nutzen von KI-Systemen zu steigern. Mit der Initiierung der DIN SPEC 92005, "KI-Quantifizierung von Unsicherheiten im maschinellen Lernen", leisten wir dazu einen grundlegenden Beitrag.

safeAI in Action

KI Evaluations-Workflow
Die Bewertung der Sicherheit und Zuverlässigkeit eines KI-Modells und seines zugrundeliegenden Datensatzes benötigt eine Evaluierung hinsichtlich verschiedener Aspekte in einer dafür geeigneten Infrastruktur.
Software/Hardware Integration
Die Integration von KI-basierten Softwarekomponenten in ein cyber-physisches System erfordert umfangreiche Tests in virtuellen und realen Umgebungen, um zu erproben, dass dieses sicher eingesetzt werden kann.
Generierung Synthetischer Daten
In fotorealistischen Simulationsumgebungen können Datensätze für das Training und die Evaluierung von KI erzeugt, gelabelt und augmentiert werden.