Transformation der Datenbanksicherheit mit LLM-, ML-, NLP- und OCR-Technologien

Einführung

Da Datenverletzungen und Cyberangriffe immer häufiger auftreten, wenden sich Organisationen fortschrittlichen Technologien wie großen Sprachmodellen (LLMs), maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und optischer Zeichenerkennung (OCR) zu, um ihre Datenbanksicherheit zu verbessern. Diese hochmodernen LLM- und ML-Tools können wichtige Sicherheitsaufgaben automatisieren, verdächtiges Nutzerverhalten erkennen und sensible Daten in sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Datenbanken entdecken.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LLM, ML, NLP und OCR verwendet werden, um die Datenbanksicherheit zu revolutionieren. Wir werden reale Beispiele dieser Technologien in Aktion betrachten und die Vorteile diskutieren, die sie zum Schutz kritischer Datenressourcen bieten. Am Ende werden Sie ein solides Verständnis der Rolle dieser fortschrittlichen Tools in einer umfassenden Datenbanksicherheitsstrategie haben.

LLMs zur Automatisierung der Kundenerfahrung

Eine spannende Anwendung von großen Sprachmodellen in der Datenbanksicherheit ist die Automatisierung von Aufgaben im Bereich der Kundenerfahrung (CX). LLMs wie GPT-4 haben die Fähigkeit, menschenähnliche Dialoge zu führen, Fragen zu beantworten und sogar bei der Fehlerbehebung zu helfen.

Zum Beispiel bietet DataSunrise einen LLM-gesteuerten virtuellen Assistenten, der viele häufige Kundenanfragen zu ihren Datenbanksicherheitsprodukten bearbeiten kann. Wenn ein Kunde eine Frage hat oder auf ein Problem stößt, kann er das Problem einfach in natürlicher Sprache beschreiben. Der LLM-Assistent liefert dann relevante Informationen oder führt den Kunden Schritt für Schritt durch die Problemlösung.

Durch die Automatisierung von frontend-Kundeninteraktionen ermöglichen LLMs dem menschlichen Personal, sich auf höherwertige Sicherheitsaufgaben zu konzentrieren. LLM-basierte CX-Automatisierung kann Datenbanksicherheitsanbietern helfen, rund um die Uhr reaktionsschnellen Kundenservice auf kosteneffiziente Weise anzubieten. Eine Fallstudie von IBM ergab, dass ein Unternehmen, das einen LLM-Assistenten einsetzte, 80% der Routinekundenanfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten konnte.

DataSunrise hat die CX-Automatisierung direkt in die Benutzeroberfläche integriert und bietet denselben Unterstützungsgrad auf unserer Website und in der DataSunrise Solution UI.

Abbildung 1 – DataSunrise Chat Bot ist jetzt in der Benutzeroberfläche verfügbar.

Der DataSunrise Chat Bot ist eine DSGVO-konforme Funktion. Die LLM Temperatur ist auf 0 gesetzt, und sein Datenspeicher enthält alle Dokumentationen, die mit der Softwareinstallation geliefert werden. Zusätzlich zur Dokumentation enthält der Datenspeicher des Chatbots eine umfangreiche Benutzer-Q&A-Datenbank, die von unseren Support-Ingenieuren zusammengestellt wurde.

Das LLM ist auf die Informationen aus dem Datenspeicher und einem Prompt beschränkt. Dies soll sicherstellen, dass der Benutzer sich darauf verlassen kann, dass die Antwort keine allgemeinen oder fiktiven Informationen zum Thema enthält.

ML für die Überwachung des Nutzerverhaltens

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich für fortschrittliche Technologien in der Datenbanksicherheit ist die Überwachung des Nutzerverhaltens auf Anzeichen von böswilligen Aktivitäten. Maschinelle Lernalgorithmen können auf historischen Zugriffsmustern trainiert werden, um eine Basislinie des normalen Verhaltens für jeden Benutzer zu entwickeln. Das ML-Modell kann dann die Nutzeraktionen in Echtzeit analysieren und ungewöhnliche oder verdächtige Aktivitäten kennzeichnen.

Verhaltensbasierte ML-Überwachung kann Probleme erkennen wie:

• Übermäßige fehlgeschlagene Anmeldeversuche, die auf einen Brute-Force-Angriff hinweisen könnten
• Große Datendownloads oder -exporte, die außerhalb der normalen Muster eines Benutzers liegen
• Zugriff auf Datenbanken oder Tabellen, die dieser Person normalerweise nicht genutzt werden
• Anmelden von unbekannten Standorten oder Geräten

Wenn DataSunrise verdächtiges Verhalten erkennt, kann das ML-System automatisch Sicherheitsmitarbeiter benachrichtigen und sogar proaktive Maßnahmen wie das Sperren des betreffenden Kontos ergreifen. ML-Verhaltensüberwachung wirkt wie ein ständig wachsamer Sicherheitswächter, der rund um die Uhr Datenbankbedrohungen erkennt und darauf reagiert.

Abbildung 2 – Aufgabe zur Erkennung verdächtigen Nutzerverhaltens basiert auf NLP-statistischen Modellen.

Die wachsenden Angriffsflächen und die zunehmende Komplexität von Cyberbedrohungen werden durch einen anhaltenden Mangel an Cybersicherheitsfachleuten verstärkt. Um den globalen Mangel von über 3 Millionen Cybersicherheitsexperten zu beheben, müsste sich die Belegschaft in diesem Bereich um etwa 89% erweitern. LLM- und ML-Tools bieten eine potenzielle Lösung, um diese Fähigkeitslücke zu schließen.

NLP zur Komplexen Datenerkennung

Die Entdeckung und Klassifizierung sensibler Daten ist ein wichtiger, aber oft zeitaufwändiger Teil der Datenbanksicherheit und Compliance. Organisationen müssen wissen, wo regulierte Informationen wie persönliche Daten, Finanzdetails und Gesundheitsakten gespeichert sind, damit geeignete Schutzmaßnahmen ergriffen werden können.

Hier kommt die natürliche Sprachverarbeitung ins Spiel. NLP kann bedeutungsvolle Informationen aus unstrukturierten Datenquellen wie Textfeldern, Dokumentenspeichern und Protokolldateien analysieren und extrahieren. Indem es den Kontext um Datenelemente versteht, kann NLP sensible Informationen genau identifizieren, die möglicherweise “im Klartext” verborgen sind.

In einem realen Anwendungsfall nutzte ein Gesundheitsdienstleister NLP, um eine riesige Datenbank mit Arztbriefen und Patientenakten zu durchsuchen. Das NLP-Tool konnte Instanzen geschützter Gesundheitsinformationen (PHI) finden und es dem Anbieter ermöglichen, diese Daten zu sichern und die HIPAA-Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Ohne NLP wäre es fast unmöglich gewesen, ein solches riesiges Volumen unstrukturierter Informationen manuell zu überprüfen.

Der NLP-gesteuerte Datenerkennungsscanner von DataSunrise kann Datenbanken nach 12 verschiedenen Arten von personenbezogenen Informationen durchsuchen – Namen, Adressen, ID-Nummern und mehr. Die NLP-Algorithmen verstehen die Semantik der Daten, nicht nur die Syntax, sodass sie sensible Details auch dann finden können, wenn sie nicht perfekt formatiert oder beschriftet sind.

Abbildung 3 – NLP-Erkennungssuchmethode in der Definition des Informationstyp-Attributs.

OCR zur Sicherung gescannter Dokumente

Nicht alle sensiblen Daten stammen aus einem digitalen Format. Viele Organisationen verlassen sich immer noch auf physische Dokumente wie gescannte Verträge, Rechnungen und Formulare, die möglicherweise regulierte Details enthalten. Um diese gescannten Dokumente zu sichern, muss zunächst Text aus Bildern extrahiert werden, was die optische Zeichenerkennung erfordert.

Abbildung 4 – Aktivieren der OCR für die Datenerkennung in den Systemeinstellungen – Zusätzliche Parameter.

OCR-Tools analysieren die Muster der Pixel in einem Bild, um einzelne Buchstaben und Wörter zu identifizieren. Fortschrittliche OCR-Lösungen verwenden maschinelles Lernen und Computersehen, um die Genauigkeit der Textextraktion zu verbessern, sogar bei minderwertigen oder handschriftlichen Scans. Sobald der Text extrahiert wurde, kann er in eine NLP-Pipeline eingespeist werden, um any sensible Daten, die das Dokument enthält, zu entdecken.

DataSunrise integriert mehrere OCR-Technologien in seine Datensicherheitsplattform. Neben klassischen ML-basierten OCR-Modellen kann DataSunrise die OpenCV-Computersehen-Bibliothek für anspruchsvolle Bildvorverarbeitung nutzen. Wenn Benutzer hochkomplexe Dokumente haben, unterstützt DataSunrise auch den OCR-Dienst Amazon Textract für maximale Genauigkeit.

Abbildung 5 – Ergebnisse der OCR-basierten sensiblen Datenerkennung.

Beispielsweise sollte eine Bank ein großes Volumen gescannter Kreditanträge sichern, das sich über mehrere Jahrzehnte erstreckt. Durch das Durchlaufen dieser Dokumente mit dem OCR-Tool von DataSunrise kann die Bank wichtige persönliche Datenfelder extrahieren. Mit diesen identifizierten Informationen kann der Benutzer Dateien nach Bedarf verarbeiten, um die Finanzdatenschutzgesetze einzuhalten.

NLP zur Maskierung unstrukturierter Daten

65 Prozent aller bewerteten unstrukturierten Daten sind Text. Um Datenlecks zu verhindern und eine dynamische Maskierung der zu schützenden Daten durchzuführen, bietet DataSunrise NLP-Tools zur Maskierung unstrukturierter Daten an.

Die dynamische Maskierungsregel für unstrukturierte Daten ist fast identisch mit der für strukturierte Daten, abgesehen von der Maskierungsmethode. Diese Art der Maskierung ist äußerst hilfreich, wenn Sie das Format der sensiblen Daten im Vorfeld nicht kennen und keine regulären Ausdrucksübereinstimmungen im gesamten Datei suchen können.

Abbildung 6 – Einstellung der dynamischen Maskierungsregel. Sie sehen, dass wir die unstrukturierte Maskierungsmethode ausgewählt haben.

Die unstrukturierte Maskierungsmethode in DataSunrise unterstützt verschiedene Formate unstrukturierter Daten in der Datenbank als Binärdaten (wie Word-Dokumente oder einfache Textdateien). Wenn wir auf solche unstrukturierten Daten über den DataSunrise-Proxyport zugreifen, maskiert DataSunrise automatisch sensible Teile.

Abbildung 7 – DataSunrise maskiert die Daten, wenn der Benutzer über den Proxyport darauf zugreift. Hier haben wir mit der DBeaver-Software auf die Daten zugegriffen. Beachten Sie die Sternchen anstelle aller sensiblen Teile.

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Wie wir gesehen haben, spielen große Sprachmodelle, maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und optische Zeichenerkennung eine entscheidende Rolle in der Zukunft der Datenbanksicherheit. Diese LLM- und ML-Tools ermöglichen es Organisationen:

• Kundensupport zu automatisieren und einen schnelleren Service zu bieten
• Böswilliges Nutzerverhalten in Echtzeit zu erkennen
• Sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Quellen zu entdecken und zu klassifizieren
• Regulierte Informationen in gescannten Dokumenten zu sichern

Obwohl die Implementierung dieser hochmodernen Tools entmutigend erscheinen mag, machen Plattformen wie DataSunrise sie für Unternehmen jeder Größe zugänglich. Durch die Kombination mehrerer komplementärer Technologien in einer benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht und rationalisiert DataSunrise die Datenbanksicherheitsoperationen. Die flexiblen und funktionsreichen Tools von DataSunrise können jeder Organisation dabei helfen, den Datenschutz zu verbessern, die Compliance sicherzustellen und sich gegen sich ständig weiterentwickelnde Cyberbedrohungen zu schützen.

Für weitere Informationen darüber, wie DataSunrise die Kraft von LLM, ML, NLP und OCR nutzen kann, um Ihre Datenbanken zu sichern, senden Sie bitte eine Anfrage an eine Online-Demo zu einer für Sie passenden Zeit und Datum.