Transformando la Seguridad de Bases de Datos con Tecnologías de LLM, ML, NLP y OCR

Introducción

A medida que las brechas de datos y los ataques cibernéticos se vuelven cada vez más comunes, las organizaciones recurren a tecnologías avanzadas como los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para mejorar su postura de seguridad de bases de datos. Estas herramientas avanzadas de LLM y ML pueden automatizar tareas clave de seguridad, detectar comportamientos sospechosos de los usuarios y descubrir datos sensibles en bases de datos estructuradas y no estructuradas.

En este artículo, exploraremos cómo se están utilizando los LLMs, ML, NLP y OCR para revolucionar la seguridad de las bases de datos. Veremos ejemplos del mundo real de estas tecnologías en acción y discutiremos los beneficios que ofrecen para proteger activos de datos críticos. Al final, tendrás una comprensión sólida del papel que estas herramientas avanzadas pueden desempeñar en una estrategia integral de seguridad de bases de datos.

LLMs para la Automatización de la Experiencia del Cliente

Una aplicación interesante de los modelos de lenguaje de gran escala en la seguridad de bases de datos es la automatización de tareas de experiencia del cliente (CX). LLMs como GPT-4 tienen la capacidad de entablar diálogos similares a los humanos, responder preguntas e incluso ayudar con la resolución de problemas.

Por ejemplo, DataSunrise ofrece un asistente virtual potenciado por LLM que puede manejar muchas consultas comunes de los clientes relacionadas con sus productos de seguridad de bases de datos. Cuando un cliente tiene una pregunta o encuentra un problema, simplemente puede describir el problema en lenguaje natural. El asistente LLM luego proporciona información relevante o guía al cliente a través de la solución de problemas paso a paso.

Automatizando las interacciones de atención al cliente frontend, los LLM liberan al personal humano para que se concentre en tareas de seguridad de mayor nivel. La automatización CX basada en LLM puede ayudar a los proveedores de seguridad de bases de datos a ofrecer un servicio al cliente receptivo las 24 horas del día de manera rentable. Un estudio de caso de IBM encontró que una empresa que utilizaba un asistente LLM pudo manejar el 80% de las consultas rutinarias de los clientes sin intervención humana.

DataSunrise ha introducido la automatización CX en la propia IU, proporcionando el mismo nivel de asistencia en nuestro sitio web y en la IU de la Solución DataSunrise.

Figura 1 – El Chat Bot de DataSunrise está ahora disponible en la IU. 

El Chat Bot de DataSunrise es una característica cumple con GDPR. Su temperatura de LLM está ajustada a 0, y su almacén de datos contiene toda la documentación que se incluye con la instalación del software. Además de la documentación, el almacén de datos del chatbot incluye una extensa base de preguntas y respuestas de usuarios compilada por nuestros ingenieros de soporte.

El LLM está limitado a la información del almacén de datos y a un prompt. Esto es para garantizar que el usuario pueda estar seguro de que la respuesta no contiene información general o imaginaria sobre el tema.

ML para el Monitoreo del Comportamiento del Usuario

Otro área clave de aplicación para las tecnologías avanzadas en la seguridad de bases de datos es el monitoreo del comportamiento del usuario en busca de signos de actividad maliciosa. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados con patrones de acceso históricos para desarrollar una línea base de comportamiento normal para cada usuario. El modelo de ML puede luego analizar las acciones de los usuarios en tiempo real y señalar cualquier actividad inusual o sospechosa.

El monitoreo basado en el comportamiento con ML puede detectar problemas como:

• Intentos excesivos de inicio de sesión fallidos que podrían indicar un ataque de fuerza bruta
• Descargas o exportaciones de datos grandes fuera de los patrones normales de un usuario
• Acceso a bases de datos o tablas que no son utilizadas típicamente por ese individuo
• Inicios de sesión desde ubicaciones o dispositivos no familiares

Cuando DataSunrise detecta un comportamiento sospechoso, el sistema de ML puede alertar automáticamente al personal de seguridad e incluso tomar medidas proactivas como bloquear la cuenta en cuestión. El monitoreo del comportamiento con ML actúa como un guardia de seguridad siempre activo, identificando y respondiendo a amenazas en la base de datos las 24 horas del día.

Figura 2 – La Tarea de Detección de Comportamiento Sospechoso de Usuarios se basa en modelos estadísticos de NLP.

Las crecientes superficies de ataque y la creciente complejidad de las amenazas cibernéticas se ven exacerbadas por una escasez persistente de profesionales de ciberseguridad. Para abordar el déficit mundial de más de 3 millones de expertos en ciberseguridad, la fuerza laboral en este campo necesitaría expandirse aproximadamente en un 89%. Las herramientas de LLM y ML ofrecen una solución potencial para puentear esta brecha de talento.

NLP para el Descubrimiento de Datos Complejos

Descubrir y clasificar datos sensibles es una parte crucial pero a menudo que consume mucho tiempo de la seguridad y el cumplimiento de bases de datos. Las organizaciones necesitan saber dónde se encuentran la información regulada como datos personales, detalles financieros y registros de salud para así poder aplicar las protecciones adecuadas.

Es aquí donde el procesamiento del lenguaje natural entra en juego. El NLP puede analizar y extraer información significativa de fuentes de datos no estructurados como campos de texto, almacenes de documentos y archivos de registro. Al comprender el contexto alrededor de los elementos de datos, el NLP puede identificar de manera precisa información sensible que puede estar “oculta a plena vista.”

En un caso de uso del mundo real, un proveedor de salud utilizó NLP para escanear una enorme base de datos de notas de médicos y registros de pacientes. La herramienta de NLP pudo encontrar instancias de información de salud protegida (PHI), permitiendo al proveedor asegurar esos datos y cumplir con los requisitos de cumplimiento de HIPAA. Sin NLP, habría sido casi imposible revisar manualmente tal volumen masivo de información no estructurada.

El escáner de descubrimiento de datos potenciado por NLP de DataSunrise puede buscar en bases de datos 12 tipos diferentes de información personal: nombres, direcciones, números de identificación y más. Los algoritmos de NLP entienden la semántica de los datos, no solo la sintaxis, por lo que pueden encontrar detalles sensibles incluso si no están perfectamente formateados o etiquetados.

Figura 3 – Método de Búsqueda de Descubrimiento NLP en la definición del Atributo de Tipo de Información.

OCR para Asegurar Documentos Escaneados

No todos los datos sensibles se originan en un formato digital. Muchas organizaciones todavía dependen de documentos físicos como contratos escaneados, facturas y formularios que pueden contener detalles regulados. Asegurar estos documentos escaneados requiere primero extraer el texto de las imágenes, lo que es posible gracias al reconocimiento óptico de caracteres.

Figura 4 – Habilitación de OCR para el descubrimiento de datos en Configuraciones del Sistema – Parámetros Adicionales.

Las herramientas de OCR analizan los patrones de píxeles en una imagen para identificar letras y palabras individuales. Las soluciones avanzadas de OCR utilizan aprendizaje automático y visión por computadora para mejorar la precisión de la extracción de texto, incluso para escaneos de baja calidad o escritos a mano. Una vez que hemos extraído el texto, podemos alimentarlo en una tubería de NLP para descubrir cualquier dato sensible que contenga el documento.

DataSunrise ha integrado múltiples tecnologías de OCR en su plataforma de seguridad de datos. Además de los modelos clásicos de OCR basados en ML, DataSunrise puede aprovechar la librería de visión por computadora OpenCV para la pre-procesamiento sofisticado de imágenes. Si los usuarios tienen documentos altamente complejos, DataSunrise también es compatible con el servicio OCR Amazon Textract para una precisión máxima.

Figura 5 – Resultados de descubrimiento de datos sensibles basados en OCR.

Por ejemplo, considere un banco que necesita asegurar un gran volumen de solicitudes de préstamos escaneadas que se remontan a varias décadas. Al ejecutar estos documentos a través de la herramienta de OCR de DataSunrise, el banco puede extraer campos clave de datos personales. Con esta información identificada, el usuario puede procesar los archivos según sea necesario para cumplir con las leyes de protección de datos financieros.

NLP para el Enmascaramiento de Datos No Estructurados

65 por ciento de todos los datos no estructurados valiosos son texto. Para prevenir fugas de datos y realizar el enmascaramiento dinámico de los datos que necesitan protección, DataSunrise ofrece herramientas de NLP para el enmascaramiento de datos no estructurados.

La configuración de la regla de Enmascaramiento Dinámico para datos no estructurados es casi la misma que para datos estructurados, excepto por el Método de Enmascaramiento. Este tipo de enmascaramiento es extremadamente útil cuando no se conoce de antemano el formato de los datos sensibles y no se puede simplemente buscar coincidencias de expresiones regulares en todo el archivo.

Figura 6 – Configuración de la regla de enmascaramiento dinámico. Puedes ver que seleccionamos el método de enmascaramiento no estructurado.

El método de Enmascaramiento No Estructurado en DataSunrise admite diversos formatos de datos no estructurados en la base de datos como datos binarios (tales como documentos de Word o archivos txt simples). Cuando accedemos a dichos datos no estructurados a través del puerto proxy de DataSunrise, DataSunrise enmascara automáticamente las partes sensibles.

Figura 7 – DataSunrise enmascara los datos cuando el usuario accede a ellos a través del puerto proxy. Aquí accedimos a los datos con el software DBeaver. Nota los asteriscos en todas las partes sensibles.

Resumen y Conclusión

Como hemos visto, los modelos de lenguaje de gran escala, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento óptico de caracteres juegan un papel vital en el futuro de la seguridad de bases de datos. Estas herramientas de LLM y ML permiten a las organizaciones:

• Automatizar el soporte al cliente para un servicio más receptivo
• Detectar comportamientos maliciosos de usuarios en tiempo real
• Descubrir y clasificar datos sensibles a través de fuentes estructuradas y no estructuradas
• Asegurar información regulada oculta en documentos escaneados

Si bien implementar estas herramientas avanzadas puede parecer desalentador, plataformas como DataSunrise las están haciendo accesibles para empresas de todos los tamaños. Al combinar múltiples tecnologías complementarias en una interfaz fácil de usar, DataSunrise simplifica y agiliza las operaciones de seguridad de bases de datos. Las herramientas flexibles y ricas en características de DataSunrise pueden ayudar a cualquier organización a mejorar la protección de datos, asegurar el cumplimiento y protegerse contra amenazas cibernéticas en constante evolución.

Para obtener más información sobre cómo DataSunrise puede aprovechar el poder de LLM, ML, NLP y OCR para proteger sus bases de datos, por favor envíe una solicitud para una demostración en línea en una fecha y hora que le convenga.