Herramientas LLM y ML para la Seguridad de Bases de Datos

Introducción

A medida que las violaciones de datos y los ciberataques se vuelven cada vez más comunes, las organizaciones están recurriendo a tecnologías avanzadas como modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para mejorar su postura de seguridad en bases de datos. Estas modernas herramientas LLM y ML pueden automatizar tareas de seguridad clave, detectar comportamiento sospechoso de usuarios y descubrir datos sensibles en bases de datos tanto estructuradas como no estructuradas.

En este artículo, exploraremos cómo los LLM, ML, NLP y OCR están siendo utilizados para revolucionar la seguridad de 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 emocionante 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 participar en 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 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 resolución paso a paso de problemas.

Al automatizar las interacciones con los clientes de manera frontal, los LLM liberan al personal humano para que se concentre en tareas de seguridad de un nivel superior. La automatización de CX basada en LLM puede ayudar a los proveedores de seguridad de bases de datos a ofrecer un servicio al cliente receptivo 24/7 de manera rentable. Un estudio de caso de IBM encontró que una empresa que usaba un asistente LLM pudo manejar el 80% de las consultas rutinarias de clientes sin intervención humana.

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

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

El Chat Bot de DataSunrise es una función cumplidora con GDPR. Su temperatura de LLM está configurada en 0, y su almacén de datos contiene toda la documentación que viene con la instalación del software. Además de la documentación, el almacén de datos del chatbot incluye una extensa base de preguntas y respuestas recopiladas por nuestros ingenieros de soporte.

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

ML para el Monitoreo del Comportamiento del Usuario

Otra área clave de aplicación de tecnologías avanzadas en la seguridad de bases de datos es el monitoreo del comportamiento del usuario en busca de señales 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 ML luego puede analizar las acciones del usuario en tiempo real y señalar cualquier actividad inusual o sospechosa.

El monitoreo basado en el comportamiento de 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 del usuario
• Acceso a bases de datos o tablas no utilizadas típicamente por ese individuo
• Inicio de sesión desde ubicaciones o dispositivos desconocidos

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

Figura 2 – La tarea de detección de comportamiento sospechoso del usuario se basa en modelos estadísticos de NLP.

Las crecientes superficies de ataque y la complejidad creciente de las amenazas cibernéticas se ven agravadas por una escasez persistente de profesionales en ciberseguridad. Para abordar la escasez global de más de 3 millones de expertos en ciberseguridad, la fuerza laboral en este campo necesitaría expandirse en aproximadamente un 89%. Las herramientas LLM y ML ofrecen una solución potencial para cerrar 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 residen la información regulada como datos personales, detalles financieros y registros de salud para que se puedan implementar las protecciones apropiadas.

Aquí es donde entra el procesamiento del lenguaje natural. NLP puede analizar y extraer información significativa de fuentes de datos no estructuradas como campos de texto, almacenes de documentos y archivos de registros. Al entender el contexto alrededor de los elementos de datos, NLP puede identificar con precisión la información sensible que puede estar “oculta a simple vista”.

En un caso de uso del mundo real, un proveedor de salud usó NLP para escanear una enorme base de datos de notas de médicos y registros de pacientes. La herramienta 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 un volumen tan 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 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 de NLP en la definición del atributo 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 texto de las imágenes, lo que es donde entra en juego el reconocimiento óptico de caracteres.

Figura 4 – Habilitar OCR para el descubrimiento de datos en Configuración del Sistema – Parámetros Adicionales.

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

DataSunrise ha integrado múltiples tecnologías OCR en su plataforma de seguridad de datos. Además de los modelos OCR basados en ML clásicos, DataSunrise puede aprovechar la biblioteca de visión por computadora OpenCV para un preprocesamiento de imágenes sofisticado. Si los usuarios tienen documentos altamente complejos, DataSunrise también apoya el servicio OCR Amazon Textract para máxima precisión.

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

Por ejemplo, considera 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 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 la Mascarilla de Datos No Estructurados

El 65 por ciento de todos los datos no estructurados valiosos es texto. Para prevenir fugas de datos y realizar la mascarilla dinámica de los datos que necesitan protección, DataSunrise ofrece herramientas NLP para la mascarilla de datos no estructurados.

La configuración de reglas de Mascarilla Dinámica para datos no estructurados es casi la misma que para datos estructurados, excepto por el Método de Mascarilla. Este tipo de mascarilla es extremadamente útil cuando no conoces el formato de los datos sensibles de antemano y no puedes simplemente buscar coincidencias de expresiones regulares en todo el archivo.

Figura 6 – Configuración de regla de mascarilla dinámica. Puedes ver que seleccionamos el método de mascarilla no estructurada.

El método de mascarilla no estructurada en DataSunrise soporta varios 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 estos datos no estructurados a través del puerto proxy de DataSunrise, DataSunrise enmascara automáticamente las partes sensibles.

Figura 7 – DataSunrise enmascara los datos a medida que el usuario accede a ellos a través del puerto proxy. Aquí accedimos a los datos con el software DBeaver. Nota los asteriscos en lugar de 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 están desempeñando un papel vital en el futuro de la seguridad de bases de datos. Estas herramientas LLM y ML permiten a las organizaciones:

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

Si bien la implementación de estas herramientas de vanguardia puede parecer intimidante, 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 optimiza las operaciones de seguridad de bases de datos. Las herramientas flexibles y llenas de características de DataSunrise pueden ayudar a cualquier organización a mejorar la protección de datos, asegurar el cumplimiento y proteger contra las amenazas cibernéticas en constante evolución.

Para obtener más información sobre cómo DataSunrise puede aprovechar el poder de LLM, ML, NLP y OCR para proteger tus bases de datos, envía una solicitud para una demostración en línea en un momento y fecha que te convenga.