Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2025-06-04
Buyer: Agentur für Innovation in der Cybersicherheit GmbH
Country: DE
Region: DEA22
Contract type: Services
Procedure: Negotiated with prior call for competition
CPV classification: 73000000
Submission deadline: 2025-07-31

Technical requirements: Eigenerklärung des Bewerbers, dass der Bewerber nicht zahlungsunfähig ist, dass über das Vermögen des Bewerbers kein Insolvenzverfahren oder ein vergleichbares Verfahren beantragt oder eröffnet worden ist, dass die Eröffnung eines solchen Verfahrens mangels Masse nicht abgelehnt worden ist, sich der Bewerber nicht im Verfahren der Liquidation befindet oder seine Tätigkeit eingestellt hat, § 124 Abs. 1 Nr. 2 GWB.
Eigenerklärung des Bewerbers, dass der Bewerber keine Kenntnis von einem Interessenkonflikt bei der Durchführung des Vergabeverfahrens habe(n), der die Unparteilichkeit und Unabhängigkeit einer für den öffentlichen Auftraggeber tätigen Person bei der Durchführung des Vergabeverfahrens beeinträchtigen könnte.
Eigenerklärung des Bewerbers, dass kein Verbot einer Auftragsvergabe an den Bewerber nach Art. 5k der Verordnung (EU) Nr. 833/2014 in der Fassung des Art. 1 Ziff. 23 der Verordnung (EU) 2022/576 des Rates vom 8. April 2022 zur Änderung der Verordnung (EU) Nr. 833/2014 über restriktive Maßnahmen angesichts der Handlungen Russlands, die die Lage in der Ukraine destabilisieren, vorliegt. 
Eigenerklärung des Bewerbers, dass er im Auftragsfall keine Unterauftragnehmer/Nachunternehmer, Lieferanten oder die Eignung leihende Dritte einsetzen wird, für die Art. 5k Abs. 1 a) – c) der Verordnung (EU) Nr. 833/2014 in der Fassung des Art. 1 Ziff. 23 der Verordnung (EU) 2022/576 des Rates vom 8. April 2022 zur Änderung der Verordnung (EU) Nr. 833/2014 über restriktive Maßnahmen angesichts der Handlungen Russlands, die die Lage in der Ukraine destabilisieren, zutrifft und auf die mehr als 10% des Auftragswerts entfallen.
Bewerber, Mitglieder einer Bewerbergemeinschaft sowie Unterauftragnehmer, die ihren Unternehmenssitz in Staaten gem. Staatenliste im Sinne von § 13 Absatz 1 Nummer 17 SÜG haben, sind vom Vergabeverfahren ausgeschlossen.
Eigenerklärung des Bewerbers, dass der Bewerber im Rahmen der beruflichen Tätigkeit nicht nachweislich eine schwere Verfehlung begangen hat, durch die die Integrität des Bewerbers in Frage gestellt wird, § 124 Abs. 1 Nr. 3 GWB; das Verhalten einer rechtskräftig verurteilten Person ist einem Unternehmen zuzurechnen, wenn diese Person als für die Leitung des Unternehmens Verantwortlicher gehandelt hat; dazu gehört auch die Überwachung der Geschäftsführung oder die sonstige Ausübung von Kontrollbefugnissen in leitender Stellung, § 123 Abs. 3 GWB entsprechend. Eigenerklärung des Bewerbers, dass kein zwingender Ausschlussgrund nach § 123 GWB vorliegt. Bei Vorliegen von Ausschlussgründen wird der Auftraggeber Angaben der Bieter zur Selbstreinigung nach § 125 GWB sowie den zulässigen Zeitraum für Ausschlüsse nach § 126 GWB berücksichtigen.
Eigenerklärung des Bewerbers, dass der Bewerber in den letzten zwei Jahren nicht aufgrund eines Verstoßes gegen Vorschriften (z. B. § 23 AEntG, § 21 MiLoG oder Vorschriften wegen illegaler Beschäftigung von Arbeitskräften), die zu einer Eintragung im Gewerbezentralregister und/oder im Wettbewerbsregister geführt hat, mit einer Freiheitsstrafe von mehr als drei Monaten oder einer Geldstrafe von mehr als 90 Tagessätzen oder einer Geldbuße von mehr als 2.500 EUR belegt worden ist.

Eligibility requirements: .Vorlage eines aktuellen Auszugs aus dem Handelsregister oder eine gleichwertige Urkunde oder Bescheinigung einer zuständigen Verwaltungsbehörde oder eines Gerichts des Herkunftslandes des Bewerbers soll vorgelegt werden, soweit aufgrund der Unternehmensform des Bewerbers eine Eintragung vorgesehen ist. 
Der Handelsregisterauszug darf nicht älter als 6 Monate sein. Maßgeblich ist der vorliegend benannte Termin für die Einreichung der Teilnahmeanträge.
Gleichwertige fremdsprachigen Dokumente / Bescheinigungen sind mit deutscher Übersetzung einzureichen.
Kopie(n) ist/ sind vorerst ausreichend.
Es ist nachzuweisen, dass der Bewerber in der Lage ist, wissenschaftliche Forschung, wie sie hier Gegenstand des Vergabeverfahrens ist, in wirtschaftlicher und finanzieller Hinsicht durchzuführen und zu Ende bringen zu können. Dazu sind geeignete Nachweise zur Sicherstellung der wirtschaftlichen und finanziellen Leistungsfähigkeit z.B. Umsatzzahlen für vergleichbare Leistungen, Angaben zum Eigenkapital, private Fördermittel etc. zu erbringen. Aus diesen Nachweisen muss sich in der Gesamtschau das Vorliegen des Eignungskriteriums ergeben.
Es ist nachzuweisen, dass dem Bewerber ein Projektteam zur Verfügung steht, das in der Lage ist, wissenschaftliche Forschung wie sie hier Gegenstand des Vergabeverfahrens, ist durchzuführen und zu Ende bringen zu können. Dazu sind geeignete Nachweise zu den wissenschaftlichen Mitarbeitenden zu erbringen wie beispielsweise entsprechende Lebensläufe, Publikationen, Nachweise zur Mitarbeit in nach Art und Umfang vergleichbaren Forschungsprojekten sowie Referenzen in einschlägigen Forschungsbereichen oder ähnliches. Aus diesen Nachweisen muss sich in der Gesamtschau das Vorliegen des Eignungskriteriums ergeben.
Alle Unterlagen im Rahmen des Teilnahmewettbewerbs.
keine, da nicht im Anwendungsbereich (Kartell-) Vergaberechts
Der Begriff Foundation Model (seltener: Basismodell) umschreibt komplexe neuronale Netzwerke, die auf großen Datenmengen trainiert wurden und sich durch eine hohe Allgemeinheit und Vielseitigkeit ihrer Einsatzmöglichkeiten auszeichnen. Die Modelle haben zu diesem Zweck sehr viele (mehrere hundert Milliarden) Parameter, die im Rahmen des Trainings angelernt werden. In den Parametern ist das aus den Daten erworbene, implizite Wissen repräsentiert und stellt somit die Grundlage (Foundation) für weiterführende Anwendungsmöglichkeiten dar. Generative Foundation Models unterscheiden sich von bisherigen KI-Modellen darin, dass sie auf der Basis freier Eingaben (Prompts) komplexe Text-, Bild- oder Audio-Inhalte (oder eine Kombination davon) erzeugen und damit sehr vielseitig für komplexe Aufgaben eingesetzt werden können. Der initiale Trainingsaufwand solcher Modelle ist extrem hoch und somit zeit- und ressourcenintensiv.
Somit wird auch die Evaluation wesentlich komplexer. Während bei klassischen Regressions-, Klassifikations- und Strukturerkennungsaufgaben Messungen mittels quantitativer Ansätze möglich sind, werden bei komplexen generativen Aufgaben qualitative Ansätze unter Abdeckung multipler Eigenschaftsdimensionen notwendig. Probleme wie beispielsweise das Erfinden von Fakten und Quellen bei großen Sprachmodellen („Halluzinieren“), die Möglichkeit der manipulativen Herbeiführung nicht-intendierten Modellverhaltens (durch direkte oder indirekte Prompt Injection) , die Perpetuierung von Stereotypen aus den Trainingsdaten im Modelloutput (Bias) sowie die erforderliche hohe Rechenleistung auch für Inferenzen machen eine ganzheitliche Evaluierung umso notwendiger, wenn ein Einsatz in Teildomänen der inneren und äußeren Sicherheit angedacht ist. Bisherige Ansätze sind für eine Anwendung im deutschsprachigen Kontext und unter Berücksichtigung Sicherheitsdomänen-spezifischer Aufgabenstellungen nicht in ausreichendem Maß geeignet.
Ziel des Verfahrens ist vor diesem Hintergrund die Erbringung innovativer Forschungs- und Entwicklungsleistungen in einem wettbewerblichen Rahmen („Challenge“) zur holistischen Evaluation generativer Foundation Models im Sicherheitskontext.

This procurement procedure aims at stimulating innovative research and development services in a competitive framework (“Challenge”) for the holistic evaluation of generative foundation models in a security context.
Foundation models are complex neural networks trained on large amounts of data with a high degree of generality and versatility. Their implicit knowledge is represented in billions of parameters and represents the basis (foundation) for further potential applications. Generative foundation models differ from previous AI models in that they generate complex text, image or audio content (or a combination of these) on the basis of free input (prompts) and can therefore be used in a variety of ways for complex tasks. The initial training effort for such models is extremely high and therefore time and resource intensive.
At the same time, however, evaluation has become much more complex. While evaluation approaches using quantitative methods can be applied to classical regression, classification and structure recognition tasks, qualitative approaches covering multiple capability dimensions are necessary for complex generative tasks. Problems including the invention of facts and sources by LLM’s (“hallucinating”), malicious induction of unintended model behavior (through direct or indirect prompt injection) and the significant amounts of computing power required even for inferences make a holistic evaluation all the more necessary if use in sub-domains of internal and external security is intended. Previous evaluation approaches are not sufficiently adapted for applications in the German-speaking context and security domain-specific tasks.
Forschung und Entwicklungsleistungen, die im Rahmen dieser Beauftragung erbracht werden, sind vollständig in einem EU-Mitgliedstaat, in einem Land, mit dem ein Stabilisierungs- oder Assoziierungsabkommen der EU besteht, und/oder in einem NATO-Mitgliedsland oder NATO-Partner, insbesondere AP4, durchzuführen. Das betrifft sowohl die Leistungen des Auftragnehmers als auch die Leistungen von Unterauftragnehmerinnen oder Unterauftragnehmern. Für die Durchführung der Leistungen in anderen als den benannten Ländern hat der Auftragnehmer die vorherige schriftliche Zustimmung der Auftraggeberin einzuholen.

Winner: Agentur für Innovation in der Cybersicherheit GmbH