LLM- und ML-Tools für Datenbanksicherheit

Einführung

Mit der Zunahme von Datenverstößen und Cyberangriffen wenden sich Organisationen fortschrittlichen Technologien wie großen Sprachmodellen (LLMs), maschinellem Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Optischer Zeichenerkennung (OCR) zu, um ihre Sicherheitslage in der Datenbank zu verbessern. Diese hochmodernen LLM- und ML-Tools können wichtige Sicherheitstätigkeiten automatisieren, verdächtiges Benutzerverhalten erkennen und sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Datenbanken entdecken.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LLMs, ML, NLP und OCR die Datenbanksicherheit revolutionieren. Wir werden uns reale Beispiele für den Einsatz dieser Technologien ansehen und die Vorteile besprechen, die sie für den Schutz kritischer Datenressourcen bieten. Am Ende werden Sie ein solides Verständnis der Rolle dieser fortschrittlichen Werkzeuge in einer umfassenden Datenbanksicherheitsstrategie haben.

LLMs für die Automatisierung des Kundenerlebnisses

Eine spannende Anwendung großer Sprachmodelle im Bereich der Datenbanksicherheit ist die Automatisierung von Aufgaben im Kundenerlebnis (CX). LLMs wie GPT-4 haben die Fähigkeit, menschähnliche Dialoge zu führen, Fragen zu beantworten und sogar bei der Problemlösung zu helfen.

Zum Beispiel bietet DataSunrise einen LLM-gesteuerten virtuellen Assistenten an, der viele gängige 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 durch eine Schritt-für-Schritt-Problemlösung.

Durch die Automatisierung von Kundeninteraktionen im Frontend entlasten LLMs das menschliche Personal, sodass sich dieses auf höherwertige Sicherheitsaufgaben konzentrieren kann. LLM-basierte CX-Automatisierung kann Datenbanksicherheitsanbietern helfen, rund um die Uhr kostengünstigen Kundenservice anzubieten. Eine Fallstudie von IBM ergab, dass ein Unternehmen mithilfe eines LLM-Assistenten 80% der routinemäßigen Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen bearbeiten konnte.

DataSunrise hat CX-Automatisierung direkt in die Benutzeroberfläche integriert, sodass die gleiche Unterstützung auf unserer Website und in der DataSunrise-Lösung-Benutzeroberfläche bereitgestellt wird.

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

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

Der LLM ist auf Informationen aus dem Datenspeicher und einem Prompt beschränkt. Dies soll gewährleisten, dass der Benutzer sicher sein kann, dass die Antwort keine allgemeinen oder imaginären Informationen zum Thema enthält.

ML zur Überwachung des Benutzerverhaltens

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich fortschrittlicher Technologien in der Datenbanksicherheit ist die Überwachung des Benutzerverhaltens auf Anzeichen von bösartigen Aktivitäten. Machine-Learning-Algorithmen können anhand historischer Zugriffsmuster trainiert werden, um eine Basislinie für normales Verhalten jedes Benutzers zu entwickeln. Das ML-Modell kann dann Benutzeraktionen in Echtzeit analysieren und ungewöhnliche oder verdächtige Aktivitäten kennzeichnen.

Verhaltensbasierte ML-Überwachung kann Probleme wie die folgenden erkennen:

• Übermäßige fehlgeschlagene Anmeldeversuche, die auf einen Brute-Force-Angriff hindeuten könnten
• Große Daten-Downloads oder Exporte außerhalb der normalen Muster eines Benutzers
• Zugriff auf Datenbanken oder Tabellen, die normalerweise von dieser Person nicht verwendet werden
• Anmeldungen von unbekannten Standorten oder Geräten

Wenn DataSunrise verdächtiges Verhalten erkennt, kann das ML-System automatisch das Sicherheitspersonal benachrichtigen und proaktive Maßnahmen wie das Sperren des betreffenden Kontos ergreifen. ML-Verhaltensüberwachung fungiert als ständige Sicherheitswache, die Datenbankbedrohungen rund um die Uhr identifiziert und darauf reagiert.

Abbildung 2 – Die Aufgabe zur Erkennung verdächtigen Benutzerverhaltens basiert auf NLP-Statistikmodellen.

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

NLP für komplexe Datenerkennung

Das Entdecken und Klassifizieren sensibler Daten ist ein wesentlicher, aber oft zeitaufwändiger Teil der Datenbanksicherheit und -konformität. Organisationen müssen wissen, wo sich regulierte Informationen wie persönliche Daten, Finanzdaten und Gesundheitsdaten befinden, damit entsprechende Schutzmaßnahmen umgesetzt werden können.

Hier kommt die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ins Spiel. NLP kann strukturierte und unstrukturierte Datenquellen wie Textfelder, Dokumentenspeicher und Protokolldateien analysieren und bedeutungsvolle Informationen extrahieren. Durch das Verständnis des Kontexts rund um Datenelemente kann NLP sensible Informationen erkennen, die “im Klartext” versteckt sein könnten.

In einem realen Anwendungsfall verwendete ein Gesundheitsdienstleister NLP, um eine riesige Datenbank mit Arztnotizen und Patientenakten zu scannen. Das NLP-Tool konnte Instanzen von geschützten Gesundheitsinformationen (PHI) finden, wodurch der Anbieter diese Daten sichern und die HIPAA-Compliance-Anforderungen erfüllen konnte. Ohne NLP wäre es fast unmöglich gewesen, ein so großes Volumen an unstrukturierten Informationen manuell zu überprüfen.

Der NLP-basierte Datenerkennungs-Scanner von DataSunrise kann Datenbanken nach 12 verschiedenen Arten persönlicher Informationen durchsuchen – Namen, Adressen, Identifikationsnummern und mehr. Die NLP-Algorithmen verstehen die Semantik der Daten, nicht nur die Syntax, sodass sie sensible Details erkennen können, selbst wenn diese nicht perfekt formatiert oder beschriftet sind.

Abbildung 3 – NLP-Erkennungssuchmethode in der Attributdefinition des Informationstyps.

OCR zum Sichern gescannter Dokumente

Nicht alle sensiblen Daten entstehen in digitaler Form. Viele Organisationen verwenden weiterhin physische Dokumente wie gescannte Verträge, Rechnungen und Formulare, die regulierte Details enthalten können. Um diese gescannten Dokumente zu sichern, muss zunächst der Text aus den Bildern extrahiert werden, was die Aufgabe der optische Zeichenerkennung (OCR) ist.

Abbildung 4 – Aktivierung der OCR-Datenerkennung in den Systemeinstellungen – Zusätzliche Parameter.

OCR-Tools analysieren die Pixelmuster in einem Bild, um einzelne Buchstaben und Wörter zu identifizieren. Fortschrittliche OCR-Lösungen verwenden maschinelles Lernen und Computer Vision, um die Genauigkeit der Texterkennung, selbst bei niedriger Qualität oder handgeschriebenen Scans, zu verbessern. Sobald der Text extrahiert wurde, können wir ihn in eine NLP-Pipeline einfügen, um alle sensiblen Daten im Dokument zu entdecken.

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

Abbildung 5 – Ergebnisse der OCR-basierten Datenerkennung.

Beispielsweise könnte eine Bank, die ein großes Volumen gescannter Kreditbewerbungen über mehrere Jahrzehnte sichern möchte, diese Dokumente durch das OCR-Tool von DataSunrise ausführen. Die Bank kann dann wichtige personenbezogene Datenfelder extrahieren. Mit diesen identifizierten Informationen kann der Benutzer die Dateien nach Bedarf verarbeiten, um die Anforderungen zum Schutz von Finanzdaten zu erfüllen.

NLP für die Maskierung unstrukturierter Daten

65 Prozent aller wertvollen unstrukturierten Daten sind Text. Um Datenlecks zu verhindern und eine dynamische Maskierung der Daten vorzunehmen, die geschützt werden müssen, bietet DataSunrise NLP-Tools zur Maskierung unstrukturierter Daten an.

Die dynamische Maskierungsregel für unstrukturierte Daten ist fast die gleiche wie für strukturierte Daten, abgesehen von der Maskierungsmethode. Diese Art der Maskierung ist äußerst hilfreich, wenn Sie das Format sensibler Daten im Voraus nicht kennen und nicht einfach nach regulären Ausdrucksmustern im gesamten Dokument suchen können.

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

Die unstrukturierte Maskierungsmethode bei 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 Proxy-Port von DataSunrise zugreifen, maskiert DataSunrise automatisch sensible Teile.

Bild 7 – DataSunrise maskiert die Daten, wenn der Benutzer über den Proxy-Port auf sie zugreift. Hier haben wir auf die Daten mit der DBeaver-Software zugegriffen. Beachten Sie die Sternchen anstelle der sensiblen Teile.

Zusammenfassung und Fazit

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

• Automatisierten Kundensupport für eine reaktionsschnellere Bedienung zu bieten
• Bösartiges Benutzerverhalten in Echtzeit zu erkennen
• Sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Quellen zu entdecken und zu klassifizieren
• Regulierte Informationen in gescannten Dokumenten zu sichern

Auch wenn die Implementierung dieser hochmodernen Werkzeuge entmutigend erscheinen mag, machen Plattformen wie DataSunrise sie für Unternehmen jeder Größe zugänglich. Durch die Kombination mehrerer ergänzender Technologien in einer benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht und rationalisiert DataSunrise die Datenbanksicherheitsoperationen. Die flexiblen und funktionsreichen Tools von DataSunrise können jeder Organisation helfen, den Datenschutz zu verstärken, Compliance sicherzustellen und sich gegen immer weiter entwickelnde Cyberbedrohungen zu schützen.

Für weitere Informationen darüber, wie DataSunrise die Leistungsfähigkeit von LLM, ML, NLP und OCR nutzen kann, um Ihre Datenbanken zu schützen, senden Sie bitte eine Anfrage für eine Online-Demo zu einem für Sie passenden Zeitpunkt.