Erweiterte CodeMeter-Technologie: Schutz und Lizenzierung für Anwendungen mit KI und Machine Learning

Bild: Wibu-Systems AG

Wibu-Systems hat sein Portfolio erweitert, sodass Hersteller ihre Python-Anwendungen einfach und flexibel plattformunabhängig mit CodeMeter schützen können. Die Programmiersprache Python zeichnet sich aus durch Einfachheit, Klarheit und dem eleganten Programmcode, besonders in den Bereichen künstliche Intelligenz und Machine Learning.

Die wachsende Beliebtheit von Python weckt ebenfalls das Interesse von Angreifern. Hacker können leicht auf das geistige Eigentum der in Python geschriebenen Software zugreifen, da die Software in der Regel völlig ungeschützt im Klartext ausgeliefert wird und somit einfach analysiert werden kann. Selbst wenn sie mit Tools wie Cython in Maschinencode vorkompiliert wurde, ist eine Analyse für erfahrene Hacker möglich. Bei dieser Vorkompilierung wird der plattformunabhängige Python-Code in eine plattformabhängige, native Anwendung transformiert.

Jetzt wurde CodeMeter so erweitert, um Python-Anwendungen direkt plattformunabhängig verschlüsseln und schützen zu können. Zusätzlich bleiben einzelnen Funktionsbereiche der geschützten Anwendung so lange verschlüsselt, bis sie benötigt werden. Das Ausspähen des Speichers des Rechners durch sogenannte Memory-Dumps wurde damit noch weiter erschwert. Wie gewohnt können die Hersteller die vorhandenen, sicheren CodeMeter-Funktionen nutzen, z.B. die flexiblen Lizenzierungsmodelle wie Einzelplatz, Floating Netzwerk und Abonnements. Einzelne Programmteile können separat verschlüsselt und lizenziert werden, sodass die Hersteller das beliebte Geschäftsmodell Feature-on-Demand oder modulare Lizenzierung einfach umsetzen können. Die Integration in bestehende Continuous-Integration-Systeme ist durch die Automatisierungsfunktion flexibel möglich.

Python führte lange Zeit bei Softwareentwicklern ein Schattendasein, da hauptsächlich in C und Java programmiert wurde. Das hat sich jetzt geändert. Python hat, was das Beliebtheitsranking des TIOBE-Index zeigt, nicht nur andere, neue, sondern auch die beiden genannten Programmiersprachen überholt. Zu den Gründen dafür zählen: gleichbleibende Einfachheit über die letzten Jahre sowie vorhandene Ressourcen für die aktuell dynamischen Bereiche der Softwareentwicklung Künstliche Intelligenz und Machine-Learning.

Intelligente Geräte sind im digitalen Zeitalter mittlerweile allgegenwärtig und werden oft im Hintergrund durch Künstliche Intelligenz unterstützt. Zu den inzwischen gängigen Aufgaben gehören Bild- und Spracherkennung, die heute in Smartphones oder digitalen Assistenten im Haushalt integriert sind, oder herausfordernde Technologien, wie die Mustererkennung, Vorhersagen oder assoziatives Lernen, das bei komplexen Vorgängen wie Wettervorhersage, algorithmischem Handel und medizinischer Diagnostik zum Einsatz kommt. Was die Gemeinsamkeit all dieser Beispiele ist: Sie basieren auf Python-Bibliotheken.

Thematik: Technologie
Wibu-Systems AG

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Fraunhofer IEM
Bild: Fraunhofer IEM
Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Effiziente Produktionsplanung: KI reduziert Aufwand bei Schulte Kartonagen um 25%

Welcher Liefertermin steht wann an? Wie aufwändig muss die Maschine umgerüstet werden? Ist das benötigte Material bereits geliefert? Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner:innen eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.

Bild: schoesslers GmbH
Bild: schoesslers GmbH
appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

appliedAI Institute for Europe launcht kostenlosen KI-Onlinekurs

Das gemeinnützige appliedAI Institute for Europe stellt den kostenfreien Online-Kurs ‚AI Essentials‘ zur Verfügung, der es Interessierten ermöglicht, in die Welt der Künstlichen Intelligenz einzusteigen. Konzepte wie maschinelles Lernen und Deep-Learning sowie deren Anwendungsmöglichkeiten und Auswirkungen auf unser Leben und unsere Wirtschaft sind Teile der umfassenden Einführung.

Bild: Trumpf SE + Co. KG
Bild: Trumpf SE + Co. KG
Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Künstliche Intelligenz macht Fabriken clever

Seit dem Siegeszug des Chatbots ChatGPT ist künstliche Intelligenz in aller Munde. Auch in der industriellen Produktionstechnik kommt KI mit großen Schritten voran. Lernende Maschinen machen die Fertigung effizienter. Wie funktioniert das genau? Das können Interessierte auf der EMO Hannover 2023 vom 18. bis 23. September erfahren. Die Weltleitmesse für Produktionstechnologie wird ihr Fachpublikum unter dem Claim ‚Innovate Manufacturing‘. mit frischen Ideen inspirieren und künstliche Intelligenz spielt dabei ihre Stärken aus.

Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
Bild: Mitsubishi Electric Corporation, Japan
KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

KI-gestütztes Analysetool für moderne Produktionslinien

Das Data-Science-Tool Melsoft MaiLab von Mitsubishi soll Unternehmen bei der Digitalisierung ihrer Fertigung und unterstützen und so deren Produktivität steigern. Die neue Lösung ist eine intuitive, bedienerzentrierte Plattform, die KI nutzt, um Abläufe automatisch zu verbessern. Sei es Abfallvermeidung durch geringere Ausschussmengen, weniger Stillstandszeiten durch vorbeugende Wartung oder Senkung des Energieverbrauchs durch Prozessoptimierung.

Bild: Fraunhofer IGD
Bild: Fraunhofer IGD
Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

Software Arrange beschleunigt Absortierprozesse

In Kombination mit einer Augmented-Reality-Brille bietet eine neue Software des Fraunhofer IGD digitale Unterstützung von Absortiervorgängen. Zusammengehörige Bauteile werden direkt im Sichtfeld der Beschäftigten an der Produktionslinie farblich überlagert. Anwender im Automotive-Bereich können so etwa durch beschleunigte Prozesse und eine minimierte Fehleranfälligkeit Kosten reduzieren.