Projekt 583: Security Aspects of Quantum Machine Learning (SecQML)

Kurze Beschreibung

Das Projekt „Security Aspects of Quantum Machine Learning“ untersucht die Sicherheitseigenschaften von Methoden des maschinellen Lernens auf Quantencomputern anhand praktisch durchzuführender Experimente. Dazu wird einerseits die Anfälligkeit von QML-Methoden gegenüber für klassisches ML bekannten Angriffsvektoren wie Adversarial/Evasion, Data Poisoning und Model Stealing Attacks untersucht, sowie andererseits die Wirksamkeit geeigneter Verteidigungsmaßnahmen (z.B. Adversarial Training) erprobt. Die im Projekt zu bearbeitenden Forschungsfragen und die zu konzipierenden Experimente orientieren sich an den Ergebnissen der BSI-Grundlagenstudie zum QML im Kontext der IT-Sicherheit (https://www.bsi.bund.de/DE/Service-Navi/Publikationen/Studien/QML/QML_node.html). Das Projekt hat den Anspruch, einen wesentlichen initialen Beitrag zur Sicherheitsforschung zum QML zu leisten und den bestehenden Forschungsstand dabei klar zu erweitern.

Liste und kurze Beschreibung der Auswahlkriterien

1. Eigenerklärung zu Artikel 5k der Verordnung (EU) 833/2014
Im Rahmen des EU-Sanktionspakets im Zusammenhang mit dem Angriffskrieg Russlands auf die Ukraine wurde durch Verordnung (EU) 2022/576 des Rates vom 08.04.2022 folgender Artikel in die Verordnung (EU) 833/2014 aufgenommen:
Artikel 5k
(1) Es ist verboten, öffentliche Aufträge oder Konzessionen, die in den Anwendungs-bereich der Richtlinien über die öffentliche Auftragsvergabe sowie unter Artikel 10 Absatz 1, Absatz 3, Absatz 6 Buchstaben a bis e, Absatz 8, Absatz 9 und Absatz 10 und die Artikel 11, 12, 13 und 14 der Richtlinie 2014/23/EU, unter die Artikel 7 und 8, Artikel 10 Buchstaben b bis f und h bis j der Richtlinie 2014/24/EU, unter Artikel 18, Artikel 21 Buchstaben b bis e und g bis i, Artikel 29 und Artikel 30 der Richtlinie 2014/25/EU und unter Artikel 13 Buchstaben a bis d, f bis h und j der Richtlinie 2009/81/EG fallen, an folgende Personen, Organisationen oder Einrichtungen zu vergeben bzw. Verträge mit solchen Personen, Organisationen oder Einrichtungen weiterhin zu erfüllen:
a) russische Staatsangehörige oder in Russland niedergelassene natürliche oder juristische Personen, Organisationen oder Einrichtungen,
b) juristische Personen, Organisationen oder Einrichtungen, deren Anteile zu über 50 % unmittelbar oder mittelbar von einer der unter Buchstabe a genannten Organisationen gehalten werden, oder
c) natürliche oder juristische Personen, Organisationen oder Einrichtungen, die im Namen oder auf Anweisung einer der unter Buchstabe a oder b genannten Organisationen handeln,
auch solche, auf die mehr als 10 % des Auftragswerts entfällt, Unterauftragnehmer, Lieferanten oder Unternehmen, deren Kapazitäten im Sinne der Richtlinien über die öffentliche Auftragsvergabe in Anspruch genommen werden.
Bestätigen Sie, dass keine der o.g. Ausschlussgründe für eine öffentliche Auftragsvergabe oder Konzessionsvergabe bzw. eine Vertragsweiterführung auf Sie zutreffen und dass Sie auch im Rahmen der Vertragsausführung keine Änderungen vornehmen (z.B. durch Einbindung eines Unterauftragnehmers oder eines Lieferanten), die gegen die o.g. Ausschlussgründe verstoßen?
Bitte die Frage nur mit „JA“ (Bestätigung) oder „NEIN“ (keine Bestätigung) beantworten.
Mindestanforderung: Die Frage wurde mit „Ja“ beantwortet. Wurde die Frage mit „Nein“ beantwortet, so führt dies zum Ausschluss aus dem Vergabeverfahren. Ihnen ist bewusst, dass eine wissentlich falsche Angabe der Erklärung zum Ausschluss aus dem Vergabeverfahren führt und nach Vertragsschluss den Auftraggeber zur außerordentlichen Kündigung berechtigt.
Führen Sie im Angebot lediglich den Titel des Kriteriums sowie Ihre Antwort auf. Verzichten Sie auf die wörtliche oder sinngemäße Zitierung des Kriteriums.
2.Ausschluss eines Interessenskonflikts
Bestätigen Sie, dass weder Sie noch Ihre Partner im Fall einer Bietergemeinschaft noch ggf. Unterauftragnehmer Interessen haben, die mit der Ausführung der Leistungen dieses Projekts im Widerspruch stehen und die sich ggf. nachteilig auf das Projektergebnis auswirken könnten? Eingeschlossen von dieser Bestätigung ist das bei dem Projekt eingesetzte Personal.
Bitte mit „JA“ oder „NEIN“ beantworten.
Ein Interessenskonflikt liegt beispielsweise bei einer Verpflichtung gegenüber oder Kooperation mit dem Hersteller eines untersuchten Produkts oder durch eine sonstige wirtschaftliche Abhängigkeit vom genannten vor.
Mindestanforderung: Wurde die Frage mit „Nein“ beantwortet (= es besteht ein Interessenskonflikt), so erläutern Sie den Konflikt und stellen Sie dar, wie Sie ihn auflösen wollen. Das Angebot kann in diesem Fall nur berücksichtigt werden, wenn der beschriebene Lösungsansatz vom BSI als ausreichend beurteilt wird.
Führen Sie im Angebot lediglich den Titel des Kriteriums sowie Ihre Antwort auf. Verzichten Sie auf die wörtliche oder sinngemäße Zitierung des Kriteriums.
3.Referenzen: Expertise zu Quantum Machine Learning
Belegen Sie anhand von Referenzprojekten, dass mindestens eines der beteiligten Unternehmen, Organisationen, Forschungseinrichtungen o.ä. umfangreiche praktische Erfahrungen (Implementierung und Analyse) im Bereich des Quantum Machine Learnings sowie entsprechendes Expertenwissen besitzt.
Gehen Sie dabei auf folgende Punkte ein:
- Auftraggeber inkl. Fachbereich
- Zeitraum und Auftragsvolumen
- detaillierte und aussagekräftige Darstellung des Auftragsgegenstands
Aus den Ausführungen müssen sich Rückschlüsse auf die Leistungsfähigkeit des Bieters / der Bietergemeinschaft (ggf. unter Einbeziehung eines Unterauftragnehmers (Eignungsleihe) hinsichtlich der Durchführung der geplanten Studien in der angestrebten Qualität und im genannten Umfang ziehen lassen.
Die Darstellung sollte zwei DIN A4-Seite pro Referenz nicht überschreiten.
Es werden keine Referenzschreiben früherer Auftraggeber benötigt.
Mindestanforderung: In den letzten drei Jahren wurde mindestens ein Projekt durchgeführt, bei dem Expertise und praktische Arbeiten zum Thema Quantum Machine Learning angewandt bzw. durchgeführt wurden.
4.Referenzen: Expertise zur Sicherheit von ML-Systemen
Belegen Sie anhand von Referenzprojekten, dass mindestens eines der beteiligten Unternehmen, Organisationen, Forschungseinrichtungen o.ä. umfangreiche praktische Erfahrungen (Implementierung und Analyse) zur Sicherheit von klassischen ML-Methoden (Angriffe und Verteidigungsmaßnahmen) sowie entsprechendes Expertenwissen besitzt.
Gehen Sie dabei auf folgende Punkte ein:
- Auftraggeber inkl. Fachbereich
- Zeitraum und Auftragsvolumen
- detaillierte und aussagekräftige Darstellung des Auftragsgegenstands
Aus den Ausführungen müssen sich Rückschlüsse auf die Leistungsfähigkeit des Bieters / der Bietergemeinschaft (ggf. unter Einbeziehung eines Unterauftragnehmers (Eignungsleihe) hinsichtlich der Durchführung der geplanten Studien in der angestrebten Qualität und im genannten Umfang ziehen lassen.
Die Darstellung sollte zwei DIN A4-Seite pro Referenz nicht überschreiten.
Es werden keine Referenzschreiben früherer Auftraggeber benötigt.
Mindestanforderung: In den letzten drei Jahren wurde mindestens ein Projekt durchgeführt, bei dem Expertenwissen und praktische Arbeiten zur Sicherheit klassischer ML-Systeme zum Tragen kam bzw. durchgeführt wurden.
5.Technische Ausrüstung
Geben Sie einen kurzen Überblick über das technische Equipment, welches Ihnen zur Verfügung steht und von Ihnen zur Erbringung der hier ausgeschriebenen Leistung, d.h. in erster Linie der Implementierung und Durchführung der Experimente aus Arbeitspaket 3, eingesetzt wird. Benennen Sie kurz, wie weitere geeignete Ressourcen sowohl zur Simulation als auch zur Ausführung der Versuche auf echten Quantencomputern bezogen werden. Beachten Sie dabei das Kapitel 2.3.1. Begründen Sie ggf. kurz, falls hinsichtlich der Beschaffung eines Produktes (bspw. eines QaaS-Services) keine alternativen Bezugsquellen existieren.
Daneben wird für die digitale Abstimmung zwischen AG und AN ein System für Videokonferenzen benötigt. Geben Sie auch dazu einen kurzen Überblick über das technische Equipment, welches Ihnen zur Verfügung steht und von Ihnen zur Erbringung der hier ausgeschriebenen Leistung eingesetzt wird.
Mindestanforderung: Der Bieter ist aus Sicht des BSI in der Lage, die hier zu vergebende Leistung mit Hilfe der beschriebenen technischen Ausrüstung erfolgreich zu erbringen.

Genaue Informationen über Fristen für Überprüfungsverfahren

Unternehmen haben Anspruch darauf, dass das BSI die Bestimmungen über das
Vergabeverfahren einhält, vgl. § 97 Abs. 6 Gesetz gegen Wettbewerbsbeschränkungen (GWB). Rechte aus § 97 Abs. 6 GWB sowie sonstige Ansprüche gegen das BSI, die auf die Vornahme oder das Unterlassen einer Handlung in einem Vergabeverfahren gerichtet sind, können nur vor den Vergabekammern und dem Beschwerdegericht geltend gemacht werden, § 156 Abs. 2 GWB. Die Vergabekammer leitet ein Nachprüfungsverfahren nur auf Antrag ein, § 160 Abs. 1 GWB. Es wird darüber belehrt, dass ein solcher Nachprüfungsantrag gemäß § 160 Abs. 3 Satz 1 GWB unzulässig ist, soweit
1. der Antragsteller den geltend gemachten Verstoß gegen Vergabevorschriften vor Einreichen des Nachprüfungsantrags erkannt und gegenüber dem BSI nicht innerhalb einer Frist von zehn Kalendertagen gerügt hat; der Ablauf der Frist nach § 134 Absatz 2 GWB bleibt unberührt,
2. Verstöße gegen Vergabevorschriften, die aufgrund der Bekanntmachung erkennbar sind, nicht spätestens bis zum Ablauf der in der Bekanntmachung benannten Frist zur Bewerbung oder zur Angebotsabgabe gegenüber dem BSI gerügt werden,
3. Verstöße gegen Vergabevorschriften, die erst in den Vergabeunterlagen erkennbar sind, nicht spätestens bis zum Ablauf der Frist zur Bewerbung oder zur Angebotsabgabe gegenüber dem BSI gerügt werden,
4. mehr als 15 Kalendertage nach Eingang der Mitteilung des BSI, einer Rüge nicht abhelfen zu wollen, vergangen sind.
Die o.g. vier Unzulässigkeitsgründe gelten gemäß § 160 Abs. 3 Satz 2 GWB nicht
bei einem Antrag auf Feststellung der Unwirksamkeit des Vertrags nach § 135
Abs. 1 Nr. 2 GWB. § 134 Abs. 1 Satz 2 GWB bleibt unberührt.