Konformitätsprüfungen

Im sich schnell entwickelnden Bereich des maschinellen Lernens (ML) ist eine kontinuierliche und automatisierte Qualitätssicherung essenziell geworden. MLOps umfasst die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von ML-Modellen in Produktivumgebungen und erfordert eine strikte Einhaltung von Qualitätsstandards.

Herkömmliche punktuelle Bewertungen und Zertifizierungen reichen jedoch nicht aus, um Vertrauen in sich schnell entwickelnde Systeme sicherzustellen. Solche Bewertungen sind oft nicht aktuell genug, was das Vertrauen der Stakeholder in die Fähigkeit des Systems, aufkommende Risiken proaktiv zu erkennen und zu bewältigen, reduziert.

Die kontinuierliche Konformitätsbewertung (Continuous Auditing-Based Conformity Assessment, CABCA) behebt diese Schwachstellen, indem sie eine fortlaufende Konformitätsbewertung und Zertifizierung dynamischer Systeme ermöglicht. Anders als traditionelle Methoden überwacht und analysiert CABCA kontinuierlich Systemdaten, um eine zeitnahe Überprüfung der Einhaltung relevanter Standards und Vorschriften sicherzustellen. 

Der CABCA-Prozess beruht auf der Durchführung kontinuierlicher Messungen, und umfasst die risikobasierte Bewertung von Messergebnissen, die systematische Sammlung von Konformitätsnachweisen, sowie die Berichterstattung über den aktuellen Konformitätszustand. Im Kontext von MLOps erfolgt die Umsetzung von CABCA in zwei Phasen: zuerst die Einrichtung der Monitoring-Infrastruktur, anschließend eine kontinuierliche, automatisierte Bewertung der Artefakte des ML-Lebenszyklus. Die Ergebnisse dieser Bewertungen beeinflussen direkt die Vergabe oder den Entzug von Zertifikaten.

Typischerweise erfolgen traditionelle Audits alle sechs bis zwölf Monate und schaffen so erhebliche Risikoperioden ohne Prüfungen. CABCA schließt diese Lücken, indem es Organisationen ermöglicht, potenzielle Risiken proaktiv und fortlaufend zu identifizieren und zu bewältigen. Dieser kontinuierliche Ansatz sichert die Zuverlässigkeit und Qualität von ML-Modellen und gewährleistet durch permanente Überwachung und Datenanalyse eine anhaltende Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Die Implementierung von CABCA im Rahmen von MLOps beginnt mit der Identifikation spezifischer Risiken im Zusammenhang mit dem ML-System. Anschließend werden Qualitätsanforderungen klar definiert und in das System integriert. Während des gesamten ML-Lebenszyklus finden kontinuierliche Messungen und Bewertungen der generierten Artefakte statt. Diese Artefakte umfassen Datensätze, Modellarchitekturen und Parameter, Leistungsmetriken, Evaluationsergebnisse, Feature-Importanzen, Interpretierbarkeitsmaße sowie Robustheitsindikatoren. Die Ergebnisse der kontinuierlichen Bewertungen bestätigen die Einhaltung der zuvor festgelegten Qualitätsanforderungen.

Für die Sammlung von Nachweisen werden sowohl bestehende Qualitätsmesswerkzeuge als auch spezialisierte Lösungen eingesetzt, um die Überwachung und Datenerfassung aus verschiedenen Phasen der ML-Pipeline zu automatisieren. Die erhobenen Daten werden über eine standardisierte API bereitgestellt, wodurch unabhängige Bewertungen durch externe Audit-Stellen ermöglicht werden. Die daraus resultierenden Bewertungsberichte werden an die zuständige Zertifizierungsstelle weitergeleitet, welche anschließend über die Vergabe oder den Entzug der Zertifikate entscheidet.