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Auf den Punkt gebracht: Warum besseres Testen von Machine-Learning-Modellen so wichtig ist

^{13. Mai 2025}

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^{19. Dezember 2024}

Machine-Learning-Modelle werden zunehmend im großen Maßstab eingesetzt und sind anfällig für Schwachstellen, wenn sie nicht angemessen getestet werden.

In einer zunehmend digitalen Welt, in der maschinelles Lernen (ML) und neuronale Netze (NN) immer stärker in Geschäftsprozesse integriert werden, war die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Testens und Implementierens dieser Technologien noch nie so dringlich wie heute. Die oftmals entspannte Haltung gegenüber neuen Technologien – geprägt von einem experimentellen „Trial-and-Error“-Ansatz – birgt erhebliche Risiken.

Dank Fortschritten in der Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen gab es Durchbrüche bei der Bild- und Spracherkennung, die teilweise menschliche Fähigkeiten übertreffen. Diese Entwicklung hat das Interesse an dialogfähiger KI und der Verarbeitung natürlicher Sprache geweckt – etwa bei Modellen wie GPT-3. Die Aussicht, nahezu jede Branche zu transformieren, hat dazu geführt, dass rund 70 Prozent der Organisationen mit KI und ML experimentieren – oft ohne ausreichende Sicherheitsmaßnahmen.

Gerade beim Einsatz in kritischen Infrastrukturen wie dem Finanzwesen, Gesundheitssektor oder Transportwesen ist ein solcher experimenteller Umgang mit ML-Systemen besonders riskant. Anders als klassische Software basieren ML-Modelle auf Datenlernen und probabilistischen Annahmen – was sie besonders anfällig für spezifische Schwachstellen macht. Die Notwendigkeit robuster Testverfahren wird daher immer deutlicher.

Die Schwächen klassischer Testverfahren

Traditionelle Testmethoden beruhen auf deterministischem Verhalten und vorhersehbaren Ausgaben – Annahmen, die auf datengetriebene, dynamische Systeme wie ML-Modelle nicht zutreffen. Da ML-Systeme stochastisch arbeiten und auf Muster reagieren, ist es schwierig, ihre Reaktionen vorauszusehen oder Fehler eindeutig zu definieren. Das klassische „Pass/Fail“-Modell ist für diese Systeme ungeeignet.

Hinzu kommt die fehlende Transparenz: ML-Modelle agieren häufig als „Black Boxes“, deren Entscheidungswege für Entwickler kaum nachvollziehbar sind. Das macht es schwer zu bewerten, ob Entscheidungen vertrauenswürdig sind.

Ein weiteres Problem ist die Alterung von Modellen: Auch gut funktionierende Modelle können im Laufe der Zeit an Genauigkeit verlieren, wenn sich die analysierten Daten verändern oder schwerer interpretierbar werden. Herkömmliche Testmethoden übersehen diese Problematik oft – ebenso wie die Gefahr gezielter Datenmanipulation.

Anfälligkeit für Manipulation

Wie jede Software sind auch ML-Modelle angreifbar. Adversariale Angriffe können manipulierte Beispiele in Datensätze einschleusen und so ein Modell zu unerwünschtem Verhalten verleiten – etwa diskriminierende Entscheidungen bei automatisierten Auswahlverfahren.

Besonders kritisch wäre etwa der Fall, dass ein autonomes Fahrzeug ein Stoppschild falsch interpretiert. Solche Manipulationen können gerade für Organisationen in sensiblen Bereichen wie der Automobilindustrie oder dem Gesundheitswesen gravierende Folgen haben.

Der Weg zu neuen Teststandards

Um die Qualität und Sicherheit von ML-Systemen zu gewährleisten, sind neue Teststandards erforderlich. In Zusammenarbeit mit ETSI hat Fraunhofer FOKUS verschiedene Testverfahren identifiziert, die sich bewusst von traditionellen Ansätzen unterscheiden und sich auf ML-Systeme anwenden lassen. Diese wurden im ETSI TR 103910 veröffentlicht und beinhalten:

Maschinelles Lernen bietet große Potenziale – doch bei unzureichendem Testen drohen schwerwiegende Konsequenzen: von diskriminierenden Algorithmen bis hin zu sicherheitsrelevanten Fehlern in autonomen Systemen. Veraltete Testmethoden reichen dafür nicht mehr aus. Nur durch standardisierte, agile und kontextsensitiv entwickelte Teststrategien können ML-Systeme sicher und verlässlich genutzt werden – heute und in Zukunft.

In diesem dynamischen Feld ist Aus- und Weiterbildung unerlässlich. Nur wer über das nötige Wissen und die richtigen Fähigkeiten verfügt, kann das Potenzial des maschinellen Lernens verantwortungsvoll und wirkungsvoll ausschöpfen.

Zum Beispiel mit unseren Schulungen:

• Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und Workflows
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