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

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

Einleitung

Da Datenlecks und Cyberangriffe immer häufiger werden, wenden sich Organisationen fortschrittlichen Technologien wie Large Language Models (LLMs), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Optical Character Recognition (OCR) zu, um ihre Datenbanksicherheitsstrategie zu verbessern. Diese hochmodernen LLM- und ML-Tools können wichtige Sicherheitsaufgaben automatisieren, verdächtiges Nutzerverhalten erkennen und sensible Daten in strukturierten sowie unstrukturierten Datenbanken aufspüren.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie LLMs, ML, NLP und OCR eingesetzt werden, um die Datenbanksicherheit zu revolutionieren. Wir werden uns reale Anwendungsbeispiele dieser Technologien ansehen und die Vorteile diskutieren, die sie zum Schutz kritischer Datenbestände bieten. Am Ende werden Sie ein solides Verständnis dafür haben, welche Rolle diese fortschrittlichen Tools in einer umfassenden Datenbanksicherheitsstrategie spielen können.

LLMs für die Automatisierung des Kundenerlebnisses

Eine spannende Anwendung von Large Language Models in der Datenbanksicherheit besteht in der Automatisierung von Aufgaben im Bereich des Kundenerlebnisses (CX). LLMs wie GPT-4 besitzen die Fähigkeit, in menschlicher Sprache zu dialogisieren, Fragen zu beantworten und sogar bei der Fehlerbehebung zu unterstützen.

Beispielsweise bietet DataSunrise einen LLM-gestützten virtuellen Assistenten an, der viele gängige Kundenanfragen im Zusammenhang mit ihren Datenbanksicherheitsprodukten bearbeiten kann. Wenn ein Kunde eine Frage hat oder auf ein Problem stößt, kann er das Anliegen einfach in natürlicher Sprache beschreiben. Der LLM-Assistent liefert daraufhin relevante Informationen oder führt den Kunden schrittweise durch die Fehlerbehebung.

Durch die Automatisierung von Frontend-Kundeninteraktionen ermöglicht der Einsatz von LLMs dem Personal, sich auf anspruchsvollere Sicherheitsaufgaben zu konzentrieren. Die LLM-basierte Automatisierung im CX-Bereich kann Datenbanksicherheitsanbietern helfen, einen stets reaktionsschnellen 24/7-Kundendienst auf kosteneffiziente Weise bereitzustellen. Eine Fallstudie von IBM ergab, dass ein Unternehmen, das einen LLM-Assistenten einsetzte, 80 % der routinemäßigen Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen abwickeln konnte.

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

LLM- und ML-Tools für die Datenbanksicherheit - DataSunrise Chat Bot

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

DataSunrise Chat Bot ist ein DSGVO-konformes Feature. Seine LLM-Temperatur ist auf 0 eingestellt, und sein Datenspeicher enthält alle Dokumentationen, die mit der Softwareinstallation einhergehen. Neben der Dokumentation umfasst der Datenspeicher des Chatbots eine umfangreiche Nutzer-Q&A-Datenbank, die von unseren Support-Ingenieuren zusammengestellt wurde.

Das LLM ist auf die Informationen im Datenspeicher und einen Prompt beschränkt. Dies soll sicherstellen, dass der Nutzer sich darauf verlassen kann, dass die Antwort keine allgemeinen oder erfundenen Informationen zum Thema enthält.

ML zur Überwachung des Nutzerverhaltens

Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich fortschrittlicher Technologien in der Datenbanksicherheit ist die Überwachung des Nutzerverhaltens auf Anzeichen böswilliger Aktivitäten. Machine Learning-Algorithmen können anhand historischer Zugriffsmuster trainiert werden, um einen Normalzustand für das Verhalten jedes Nutzers festzulegen. Das ML-Modell kann dann die Nutzeraktionen in Echtzeit analysieren und alle ungewöhnlichen oder verdächtigen Aktivitäten melden.

Verhaltensbasierte ML-Überwachung kann Probleme wie folgende erkennen:

  • Übermäßige fehlgeschlagene Login-Versuche, die auf einen Brute-Force-Angriff hindeuten könnten
  • Große Datendownloads oder -exporte außerhalb des normalen Nutzungsverhaltens
  • Zugriff auf Datenbanken oder Tabellen, die von der betreffenden Person normalerweise nicht verwendet werden
  • Anmeldungen von unbekannten Standorten oder Geräten

Wenn DataSunrise verdächtiges Verhalten feststellt, kann das ML-System automatisch das Sicherheitspersonal alarmieren und sogar proaktive Maßnahmen wie das Sperren des betreffenden Kontos ergreifen. Die ML-Verhaltensüberwachung fungiert als rund um die Uhr aktiver Sicherheitsdienst, der Datenbankbedrohungen 24 Stunden am Tag identifiziert und darauf reagiert.

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

Die zunehmende Angriffsfläche sowie die steigende Komplexität der Cyberbedrohungen werden durch einen anhaltenden Mangel an Cybersicherheitsexperten noch verschärft. Um den globalen Mangel von über 3 Millionen Cybersicherheitsexperten zu beheben, müsste die Belegschaft in diesem Bereich um etwa 89 % erweitert werden. LLM- und ML-Tools bieten eine potenzielle Lösung, um diese Fachkräftelücke zu überbrücken.

NLP für die komplexe Datenerkennung

Die Entdeckung und Klassifizierung sensibler Daten ist ein entscheidender, aber oft zeitaufwändiger Bestandteil der Datenbanksicherheit und -compliance. Organisationen müssen wissen, wo sich regulierte Informationen wie persönliche Daten, finanzielle Details und Gesundheitsunterlagen befinden, damit entsprechende Schutzmaßnahmen getroffen werden können.

Hier kommt die Natural Language Processing ins Spiel. NLP kann aus unstrukturierten Datenquellen wie Textfeldern, Dokumentenspeichern und Logdateien sinnvolle Informationen parsen und extrahieren. Durch das Verständnis des Kontexts rund um Datenelemente kann NLP sensible Informationen, die möglicherweise „offensichtlich versteckt“ sind, präzise identifizieren.

Hier ein einfaches Python-Beispiel unter Verwendung der spaCy NLP-Bibliothek zur Identifizierung sensibler personenbezogener Daten (PII) in unstrukturiertem Text, wie Arztberichten oder Support-Tickets:


import spacy

# Vortrainiertes englisches NLP-Modell laden
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# Beispieltext, der eine Arztnotiz oder ein Support-Ticket simuliert
text = "Patient John Doe, DOB 05/12/1987, was diagnosed with hypertension. SSN: 123-45-6789."

# NLP-Pipeline ausführen
doc = nlp(text)

# Benannte Entitäten extrahieren und ausgeben
for ent in doc.ents:
    print(f"{ent.text} - {ent.label_}")

Dies würde Entitäten wie John Doe - PERSON, 05/12/1987 - DATE usw. ausgeben. In einer Produktionspipeline kann diese Ausgabe dazu verwendet werden, sensible Inhalte zu maskieren oder zu kennzeichnen, bevor sie gespeichert, geteilt oder weiterverarbeitet werden. Die NLP-Engine von DataSunrise verwendet eine ähnliche Logik in strukturierten und unstrukturierten Feldern zur Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten.

In einem realen Anwendungsfall nutzte ein Gesundheitsdienstleister NLP, um eine riesige Datenbank von Arztberichten und Patientenunterlagen zu scannen. Das NLP-Tool konnte Instanzen geschützter Gesundheitsinformationen (PHI) finden, wodurch der Anbieter die Daten sichern und die HIPAA-Konformität gewährleisten konnte. Ohne NLP wäre es nahezu unmöglich gewesen, eine manuelle Überprüfung eines derart großen Volumens unstrukturierter Informationen durchzuführen.

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

Abbildung 3 – NLP-Entdeckungsmethode in der Attributdefinition vom Informationstyp.

OCR zum Schutz gescannter Dokumente

Nicht alle sensiblen Daten liegen in digitaler Form vor. Viele Organisationen greifen nach wie vor auf physische Dokumente wie gescannte Verträge, Rechnungen und Formulare zurück, die regulierte Details enthalten können. Um diese gescannten Dokumente zu sichern, muss zunächst der Text aus Bildern extrahiert werden – hier kommt die optische Zeichenerkennung (OCR) ins Spiel.

Abbildung 4 – Aktivierung von OCR für die Datenerkennung in den Systemeinstellungen – Zusätzliche Parameter.

OCR-Tools analysieren die Pixelmuster in einem Bild, um einzelne Buchstaben und Wörter zu identifizieren. Fortgeschrittene OCR-Lösungen nutzen Machine Learning und Computer Vision, um die Genauigkeit der Texterkennung zu verbessern, selbst bei minderwertigen oder handschriftlichen Scans. Sobald der Text extrahiert wurde, kann er in eine NLP-Pipeline eingespeist werden, um alle sensiblen Daten zu entdecken, die das Dokument enthält.

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

Abbildung 5 – OCR-basierte Ergebnisse zur Entdeckung sensibler Daten.

Betrachten Sie beispielsweise eine Bank, die eine große Menge gescannter Kreditanträge aus mehreren Jahrzehnten sichern muss. Durch die Verarbeitung dieser Dokumente mit dem OCR-Tool von DataSunrise kann die Bank die wichtigsten personenbezogenen Datenfelder extrahieren. Mit diesen identifizierten Informationen kann der Nutzer die Dateien wie nötig verarbeiten, um den gesetzlichen Anforderungen zum Schutz finanzieller Daten gerecht zu werden.

NLP für die Maskierung unstrukturierter Daten

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

Die Dynamic Masking-Regelkonfiguration für unstrukturierte Daten ist nahezu identisch mit jener für strukturierte Daten, abgesehen von der Maskierungsmethode. Diese Art der Maskierung ist äußerst hilfreich, wenn man das Format der sensiblen Daten nicht im Voraus kennt und nicht einfach mittels regulärer Ausdrücke im gesamten Dokument suchen kann.

Abbildung 6 – Einrichtung der Dynamic Masking-Regel. Es ist zu sehen, dass wir die Unstructured-Maskierungsmethode ausgewählt haben.

Die Unstructured Masking-Methode in DataSunrise unterstützt verschiedene Formate unstrukturierter Daten in der Datenbank als Binärdaten (wie Word-Dokumente oder einfache txt-Dateien). Wenn auf solche unstrukturierten Daten über den DataSunrise-Proxy-Port zugegriffen wird, maskiert DataSunrise automatisch die sensiblen Teile.

Abbildung 7 – DataSunrise maskiert die Daten, wenn der Nutzer über den Proxy-Port darauf zugreift. Hier wurden die Daten mit der DBeaver-Software abgerufen. Beachten Sie, dass alle sensiblen Teile durch Sternchen ersetzt wurden.

Zusammenfassung und Fazit

Wie wir gesehen haben, spielen Large Language Models, Machine Learning, Natural Language Processing und Optical Character Recognition eine entscheidende Rolle für die Zukunft der Datenbanksicherheit. Diese LLM- und ML-Tools ermöglichen es Organisationen,

  • den Kundensupport zu automatisieren für einen reaktionsschnelleren Service
  • böswilliges Nutzerverhalten in Echtzeit zu erkennen
  • sensible Daten in strukturierten und unstrukturierten Quellen zu entdecken und zu klassifizieren
  • regulierte Informationen, die in gescannten Dokumenten verborgen sind, zu sichern

Auch wenn die Implementierung dieser hochmodernen Tools zunächst abschreckend wirken mag, machen Plattformen wie DataSunrise sie für Unternehmen jeder Größe zugänglich. Durch die Kombination mehrerer komplementärer Technologien in einer benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht und optimiert DataSunrise die Abläufe in der Datenbanksicherheit. Die flexible und funktionsreiche Werkzeugsammlung von DataSunrise kann jeder Organisation dabei helfen, den Datenschutz zu verbessern, Compliance sicherzustellen und sich gegen ständig weiterentwickelnde Cyberbedrohungen zu wappnen.

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

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