NLP, LLM & ML-Daten-Compliance-Tools für IBM Db2

Die Datenverwaltung wandelt sich von manueller Überwachung zu intelligenter Automatisierung.
Organisationen, die sensible Informationen unter Rahmenwerken wie GDPR, HIPAA und PCI DSS verwalten, müssen sicherstellen, dass jede Abfrage, jede Transaktion und jedes Zugriffsereignis in ihren Datenbanken geprüft und geschützt werden kann.

IBM Db2 bietet leistungsstarke native Mechanismen für Prüfungen und Zugriffskontrolle, während DataSunrise diese um NLP- und ML-basierte Intelligenz erweitert, die die Erkennung, Überwachung und Compliance-Berichterstattung automatisiert.
Dieser Artikel zeigt, wie Natural-Language-Processing, Large-Language-Modelle und Machine Learning die Db2-Compliance-Workflows verbessern.

Compliance-Anforderungen und Lücken in Db2-Umgebungen

IBM Db2 beinhaltet umfangreiche Systemkataloge und Überwachungsansichten, die es den Sicherheitsteams ermöglichen, die Benutzeraktivitäten nachzuvollziehen.
Compliance scheitert jedoch häufig, wenn diese Funktionen isoliert bleiben oder auf manueller Überprüfung beruhen.

Native Prüf- und Überwachungsfunktionen in Db2

Die Auditfunktionen von Db2 erstellen detaillierte Protokolle, die alle Datenbankaktivitäten aufzeichnen.
Die folgende Abfrage ruft Einträge aus einer benutzerdefinierten Audit-Tabelle ab, die zur Compliance-Überprüfung verwendet wird:

SELECT * FROM custom_audit_trail 
ORDER BY operation_timestamp DESC;

Das Filtern nach sensiblen Operationen zeigt schnell Aktivitäten mit hohem Risiko:

SELECT * FROM custom_audit_trail
WHERE operation_type IN ('SELECT_SENSITIVE','UPDATE_PROFILE','DELETE_RECORD')
ORDER BY operation_timestamp DESC;

Um Abfragen mit verbundenen Anwendungen zu korrelieren, können Db2-Administratoren Folgendes verwenden:

SELECT APPLICATION_NAME, SESSION_AUTH_ID, TOTAL_APP_COMMITS, APP_RQSTS_COMPLETED_TOTAL
FROM SYSIBMADM.MON_CONNECTION_SUMMARY;

Diese Überwachungsansichten helfen dabei, den Ursprung von Abfragen nachzuvollziehen, erfordern jedoch weiterhin eine manuelle Interpretation der Protokolle – eine Aufgabe, die von KI-gesteuerten Compliance-Engines automatisiert werden kann.

Erweiterung der Compliance mit NLP-, LLM- & ML-Funktionalitäten

Traditionelle, regelbasierte Auditierung erfasst nur das, was explizit definiert ist.
Durch den Einsatz von NLP und ML erweitert DataSunrise die Compliance-Sichtbarkeit über statische SQL-Regeln hinaus.

1. NLP-gesteuerte Erkennung sensibler Daten

DataSunrise nutzt Natural-Language-Processing, um Schemanamen, Spaltenkommentare und sogar Freitextdaten zu analysieren.
Es erkennt Begriffe, die auf persönliche oder finanzielle Informationen hinweisen (zum Beispiel „SSN“, „Kredit“, „Gehalt“ oder „E-Mail“) und kennzeichnet diese automatisch.

2. Unterstützung durch Large-Language Models

Die Integration von LLM unterstützt die natürliche Sprachabfrage von Compliance-Daten.
Administratoren können Eingabeaufforderungen wie “Zeige alle Tabellen, die in der letzten Woche kundenspezifische PII enthielten” eingeben, und das System übersetzt dies in SQL und ruft die entsprechenden Ergebnisse ab – was Audits für nicht-technische Benutzer vereinfacht.

3. Machine-Learning-Auditregeln

Machine Learning erweitert die Db2-Auditierung durch Mustererkennung.
Durch die Analyse der Abfragefrequenz, des Ausführungskontexts und der Benutzerrollen identifiziert DataSunrise Anomalien wie unvorhergesehene Massenexporte oder wiederholte Zugriffe auf maskierte Spalten.

Anpassungsfähige Compliance und kontinuierliche Ausrichtung

Sobald sie implementiert ist, bewertet DataSunrise kontinuierlich die Compliance-Haltung und passt ihre Regeln an, wenn neue Db2-Tabellen oder Rollen auftauchen.

Diese adaptive Rückkopplungsschleife sorgt für einen kontinuierlichen Schutz, ohne dass täglich manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Vereinheitlichte Plattform für Compliance in Multi-Umgebungen

Das hybride Bereitstellungsmodell von DataSunrise unterstützt On-Premise, Cloud und containerisierte Db2-Instanzen.
Über seine Module für die Database Firewall und Dynamic Data Masking können Administratoren dieselben Richtlinien in verschiedenen Umgebungen anwenden und gleichzeitig zentrale Berichterstattung und Analysen beibehalten.

Vorteile von KI-unterstützter Compliance

Fazit

IBM Db2 bietet solide Compliance-Grundlagen, jedoch erfordern seine nativen Funktionen eine kontinuierliche manuelle Überwachung.
Durch die Integration von NLP-, LLM- und ML-basierten Tools von DataSunrise erhalten Organisationen eine sich selbst aktualisierende Erkennung, intelligente Prüfung und automatisierte Berichterstattung, die Db2-Umgebungen kontinuierlich an regulatorische Rahmenwerke anpassen.