Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik schreibt aus, Vergabefrist sehr kurz! (28.10.2024, 14:00 Uhr, ohne Gewähr)
Beschreibung:
Das grundsätzliche Ziel des Projektes QML-ESA besteht darin, den aktuellen Forschungsstand zur Sicherheit des QML mittels praktischer Analysen und der Konzeptionierung und Erprobung innovativer Ansätze maßgeblich zu erweitern. Gemäß einer repräsentativ und anhand des aktuellen Standes der Technik getroffen Auswahl von QML-Methoden und -Modellen werden dazu bekannte sowie neuartige ML- bzw. QML-spezifische Bedrohungsszenarien betrachtet, um zugehörige Angriffe und Verteidigungen hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit, Wirksamkeit und potentiellen Relevanz in der Praxis zu bewerten. Das Projekt besteht insgesamt aus einer Planungs-, einer Durchführungs- und einer Schreibphase.
Während der Planungsphase werden zunächst geeignete Forschungsfragen und -inhalte erarbeitet sowie entsprechende Experimente zu deren Beantwortung bzw. Umsetzung entworfen. Die Experimente werden anschließend fachgerecht implementiert, durchgeführt und ausgewertet, um präzise Aussagen nach wissenschaftlichen Standards abzuleiten. Nach Abschluss der Experimentierphase werden die jeweiligen Ergebnisse im Rahmen eines detaillierten empirischen Befundes aufgearbeitet, dokumentiert und diskutiert.
Das abschließende Studiendokument wird in englischer Sprache verfasst und durch das BSI veröffentlicht. Neben der wissenschaftlichen Arbeitsweise sind auch die sprachliche Qualität der Ergebnisse und die Qualität des Quellcodes der Versuche entscheidend für den Erfolg des Projektes. Der Quellcode wird dem BSI nach entsprechender Aufbereitung (vgl. mit den Anforderungen in Kapitel 2.3) gemäß den Bestimmungen des Projektvertrags zur Verfügung gestellt.
Weitere Informationen und Ausschreibungsunterlagen unter Erweiterte Sicherheitsanalyse des Quantum Machine Learning (QML-ESA) – Ausschreibungsdetails – e-Vergabe, die Vergabeplattform des Bundes (evergabe-online.de)
Quelle: Beschaffungsamt des BMI (www.evergabe-online.de)
Bild: KI-generiert