Outils LLM et ML pour la Sécurité des Bases de Données

Introduction

Alors que les violations de données et les cyberattaques deviennent de plus en plus courantes, les organisations se tournent vers des technologies avancées comme les grands modèles de langage (LLM), l’apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour améliorer leur posture de sécurité des bases de données. Ces outils LLM et ML de pointe peuvent automatiser des tâches de sécurité clés, détecter les comportements d’utilisateur suspects et découvrir des données sensibles dans des bases de données structurées et non structurées.

Dans cet article, nous explorerons comment les LLM, le ML, le NLP et l’OCR sont utilisés pour révolutionner la sécurité des bases de données. Nous examinerons des exemples concrets de ces technologies en action et discuterons des avantages qu’elles offrent pour protéger les actifs de données critiques. À la fin, vous aurez une compréhension solide du rôle que ces outils avancés peuvent jouer dans une stratégie de sécurité des bases de données globale.

LLMs pour l’Automatisation de l’Expérience Client

Une application passionnante des grands modèles de langage dans la sécurité des bases de données est l’automatisation des tâches liées à l’expérience client (CX). Les LLMs comme GPT-4 ont la capacité d’engager des dialogues semblables à ceux des humains, de répondre aux questions et même d’aider à résoudre des problèmes techniques.

Par exemple, DataSunrise propose un assistant virtuel alimenté par LLM qui peut gérer de nombreuses demandes courantes des clients concernant leurs produits de sécurité des bases de données. Lorsqu’un client a une question ou rencontre un problème, il peut simplement décrire le problème en langage naturel. L’assistant LLM fournit alors des informations pertinentes ou guide le client à travers des étapes de dépannage.

En automatisant les interactions client en frontend, les LLMs libèrent le personnel humain pour se concentrer sur des tâches de sécurité de niveau supérieur. L’automatisation CX basée sur les LLM peut aider les fournisseurs de sécurité des bases de données à offrir un service client 24/7 réactif de manière rentable. Une étude de cas d’IBM a révélé qu’une entreprise utilisant un assistant LLM était capable de gérer 80% des demandes de renseignements courantes sans intervention humaine.

DataSunrise a introduit l’automatisation CX directement dans l’interface utilisateur, fournissant le même niveau d’assistance sur notre site Web et dans l’interface utilisateur de la solution DataSunrise.

Figure 1 – Chat Bot DataSunrise désormais disponible dans l’interface utilisateur.

Le Chat Bot DataSunrise est une fonctionnalité conforme au RGPD. La température de son LLM est réglée à 0, et sa base de données contient toute la documentation incluse avec l’installation du logiciel. En plus de la documentation, la base de données du chatbot comprend une vaste base de questions-réponses compilées par nos ingénieurs de support.

Le LLM est limité aux informations provenant de la base de données et d’une incitation. Ceci afin de garantir que l’utilisateur puisse être convaincu que la réponse ne contient pas d’informations générales ou imaginaires sur le sujet.

ML pour la Surveillance du Comportement des Utilisateurs

Un autre domaine d’application clé des technologies avancées dans la sécurité des bases de données est la surveillance du comportement des utilisateurs pour détecter des signes d’activité malveillante. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés sur des modèles d’accès historiques pour développer une base de comportement normal pour chaque utilisateur. Le modèle ML peut ensuite analyser les actions des utilisateurs en temps réel et signaler toutes les activités inhabituelles ou suspectes.

La surveillance comportementale basée sur le ML peut détecter des problèmes tels que :

• Tentatives de connexion échouées excessives qui pourraient indiquer une attaque de force brute
• Téléchargements ou exportations de données volumineuses en dehors des habitudes normales de l’utilisateur
• Accès à des bases de données ou des tables pas typiquement utilisées par cette personne
• Connexions depuis des emplacements ou des appareils inconnus

Lorsque DataSunrise détecte un comportement suspect, le système ML peut automatiquement alerter le personnel de sécurité et même prendre des mesures proactives comme verrouiller le compte en question. La surveillance comportementale ML agit comme un garde de sécurité toujours actif, identifiant et répondant aux menaces de bases de données 24 heures sur 24.

Figure 2 – La tâche de détection de comportement suspect des utilisateurs repose sur des modèles statistiques NLP.

L’augmentation des surfaces d’attaque et la complexité croissante des menaces cybernétiques sont aggravés par une pénurie persistante de professionnels de la cybersécurité. Pour remédier à la pénurie mondiale de plus de 3 millions d’experts en cybersécurité, il faudrait que la main-d’œuvre dans ce domaine s’accroisse d’environ 89 %. Les outils LLM et ML offrent une solution potentielle pour combler cette lacune de talents.

NLP pour la Découverte de Données Complexes

Découvrir et classer les données sensibles est une partie cruciale mais souvent chronophage de la sécurité des bases de données et de la conformité. Les organisations doivent savoir où résident les informations réglementées telles que les données personnelles, les détails financiers et les dossiers de santé afin que des protections appropriées puissent être mises en place.

C’est ici que le traitement du langage naturel entre en jeu. Le NLP peut analyser et extraire des informations significatives à partir de sources de données non structurées telles que les champs de texte, les magasins de documents et les fichiers journaux. En comprenant le contexte autour des éléments de données, le NLP peut identifier avec précision des informations sensibles qui peuvent être “cachées à la vue”.

Dans un cas d’utilisation réel, un prestataire de soins de santé a utilisé le NLP pour analyser une énorme base de données de notes de médecins et de dossiers de patients. L’outil NLP a pu trouver des instances d’informations de santé protégées (PHI), permettant au prestataire de sécuriser ces données et de respecter les exigences de conformité HIPAA. Sans le NLP, il aurait été presque impossible de vérifier manuellement un volume aussi énorme d’informations non structurées.

Le scanner de découverte de données alimenté par le NLP de DataSunrise peut rechercher dans les bases de données 12 types différents d’informations personnelles – noms, adresses, numéros d’identification, et plus encore. Les algorithmes NLP comprennent la sémantique des données, et ne se contentent pas de la syntaxe, ce qui leur permet de trouver des détails sensibles même s’ils ne sont pas parfaitement formatés ou étiquetés.

Figure 3 – Méthode de recherche de découverte NLP dans la définition de l’attribut du type d’information.

OCR pour la Sécurisation des Documents Numérisés

Toutes les données sensibles ne proviennent pas d’un format numérique. De nombreuses organisations comptent encore sur des documents physiques tels que des contrats numérisés, des factures et des formulaires qui peuvent contenir des détails réglementés. Sécuriser ces documents numérisés nécessite d’abord d’extraire du texte des images, ce qui est le rôle de la reconnaissance optique de caractères.

Figure 4 – Activer l’OCR pour la découverte de données dans les paramètres du système – Paramètres supplémentaires.

Les outils OCR analysent les motifs des pixels dans une image pour identifier des lettres et des mots individuels. Les solutions OCR avancées utilisent l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour améliorer la précision de l’extraction de texte, même pour les scans de mauvaise qualité ou manuscrits. Une fois le texte extrait, il peut être alimenté dans un pipeline NLP pour découvrir toutes les données sensibles que le document contient.

DataSunrise a intégré plusieurs technologies OCR dans sa plateforme de sécurité des données. En plus des modèles OCR classiques basés sur le ML, DataSunrise peut utiliser la bibliothèque de vision par ordinateur OpenCV pour un prétraitement sophistiqué des images. Si les utilisateurs ont des documents hautement complexes, DataSunrise prend également en charge le service OCR Amazon Textract pour une précision maximale.

Figure 5 – Résultats de la découverte de données sensibles basées sur l’OCR.

Par exemple, pensez à une banque qui doit sécuriser un grand volume de demandes de prêts numérisées datant de plusieurs décennies. En traitant ces documents avec l’outil OCR de DataSunrise, la banque peut extraire les principaux champs de données personnelles. Avec ces informations identifiées, l’utilisateur peut traiter les fichiers comme nécessaire pour se conformer aux lois sur la protection des données financières.

NLP pour le Masquage des Données Non Structurées

65 pour cent de toutes les données non structurées de valeur sont du texte. Pour prévenir les fuites de données et effectuer un masquage dynamique des données qui nécessitent une protection, DataSunrise propose des outils NLP pour le masquage des données non structurées.

La configuration de la règle de masquage dynamique pour les données non structurées est presque la même que pour les données structurées, à l’exception de la méthode de masquage. Ce type de masquage est extrêmement utile lorsque vous ne connaissez pas à l’avance le format des données sensibles et que vous ne pouvez pas simplement rechercher des correspondances d’expressions régulières dans tout le fichier.

Figure 6 – Configuration de la règle de masquage dynamique. Vous pouvez voir que nous avons sélectionné la méthode de masquage non structurée.

La méthode de masquage non structurée dans DataSunrise prend en charge divers formats de données non structurées dans la base de données en tant que données binaires (telles que les documents Word ou les fichiers txt simples). Lorsque nous accédons à ces données non structurées via le port proxy DataSunrise, DataSunrise masque automatiquement les parties sensibles.

Image 7 – DataSunrise masque les données lorsque l’utilisateur y accède via le port proxy. Ici, nous avons accédé aux données avec le logiciel DBeaver. Remarquez les astérisques à la place de toutes les parties sensibles.

Résumé et Conclusion

Comme nous l’avons vu, les grands modèles de langage, l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la reconnaissance optique de caractères jouent tous un rôle vital dans le futur de la sécurité des bases de données. Ces outils LLM et ML permettent aux organisations de :

• Automatiser le support client pour un service plus réactif
• Détecter le comportement malveillant des utilisateurs en temps réel
• Découvrir et classer les données sensibles dans des sources structurées et non structurées
• Sécuriser les informations réglementées présentes dans les documents numérisés

Alors que la mise en œuvre de ces outils de pointe peut sembler intimidante, des plateformes comme DataSunrise les rendent accessibles pour des entreprises de toutes tailles. En combinant plusieurs technologies complémentaires dans une interface facile à utiliser, DataSunrise simplifie et rationalise les opérations de sécurité des bases de données. Les outils flexibles et riches en fonctionnalités de DataSunrise peuvent aider toute organisation à améliorer la protection des données, à garantir la conformité et à se protéger contre les menaces cybernétiques en constante évolution.

Pour plus d’informations sur la manière dont DataSunrise peut utiliser la puissance des LLM, ML, NLP et OCR pour protéger vos bases de données, veuillez soumettre une demande de démo en ligne à un moment et une date qui vous conviennent.