pgvector: Schutz von Daten vor Exposition durch Vektoreinbettungen

Das verborgene Risiko von Vektoreinbettungen

Vektoreinbettungen treiben GenAI-Anwendungen an, ermöglichen semantische Suchanfragen, Empfehlungssysteme und KI-gesteuerte Erkenntnisse. In PostgreSQL macht es die pgvector-Erweiterung möglich, hochdimensionale Einbettungen effizient zu speichern und abzufragen, was KI-gesteuerte Anwendungen mit schneller Ähnlichkeitssuche verbessert. Aber auch wenn sie nach der Einbettung nur noch Zahlen sind, können sie immer noch sensible Daten preisgeben.

Können Vektoreinbettungen tatsächlich sensible Informationen preisgeben?

Vektoreinbettungen funktionieren wie Koordinaten in einem hochdimensionalen Raum — sie enthalten keine sensiblen Daten direkt, können aber dennoch ausgenutzt werden, um Muster zu rekonstruieren. Der Schutz sensibler Informationen bedeutet, zu kontrollieren, was in Einbettungen einfließt, und zu überwachen, wie sie abgefragt werden.

Wenn Einbettungen aus rohem Text generiert werden, der persönliche Identifikationsinformationen (PII) wie Namen, Sozialversicherungsnummern (SSN) oder Adressen enthält, kann das Modell Muster kodieren, die diese Informationen indirekt Preis geben. Angreifer können Nächste-Nachbar-Suchen ausnutzen, um sensible Daten zu rekonstruieren, was zu Compliance-Verletzungen und Sicherheitsbedrohungen führt.

Also, können Vektoreinbettungen tatsächlich sensible Informationen preisgeben? Ja — sensible Daten können unter bestimmten Umständen durch Einbettungen offengelegt werden. Und obwohl Einbettungen keine Rohdaten speichern, bedeutet die Art und Weise, wie sie Beziehungen zwischen Datenpunkten kodieren, dass sensible Informationen clever abgefragt werden können. Abhängig davon, wie die Einbettungen generiert werden und welche Informationen verwendet werden, um sie zu erstellen, kann Folgendes passieren:

🔍 Wie sensible Daten in Einbettungen exponiert werden können

1. Direkte Kodierung

• Wenn Einbettungen aus rohem Text erstellt werden, der sensible Informationen enthält (z.B. SSNs, Namen oder Adressen), kann das Modell Muster kodieren, die sie indirekt offenbaren.

➡️Beispiel: Wenn SSN: 123-45-6789 Teil eines Mitarbeiterprofils ist, das zur Generierung von Einbettungen verwendet wird, kann ein Modell Einbettungen erzeugen, die, wenn auf bestimmte Weise abgefragt, Vektoren zurückgeben, die sensiblen Datenmustern ähneln oder damit korrelieren.

2. Implizite Datenkorrelation

• Wenn Einbettungen auf strukturierten Daten trainiert werden (z.B. Rollen, Gehälter und Abteilungen von Mitarbeitern), könnten Muster in diesen Daten mit PII korrelieren.

➡️Beispiel: Wenn die SSN eines Mitarbeiters zusammen mit Gehalt und Abteilung zum Vektortraining verwendet wird, könnte ein KI-System Gehaltsdetails offenlegen, wenn nach ähnlichen Einbettungen gesucht wird.

3. Memorierung durch KI-Modelle

• Wenn ein KI-Modell, das auf sensiblen Daten trainiert wird, Einbettungen generiert, kann es sich spezifische Details merken und bei kluger Aufforderung wiedergeben.

➡️Beispiel: Wenn Einbettungen Mitarbeitername und -rollen speichern, könnte ein Modell ähnliche Vektoren mit persönlichen Infos abrufen, wenn nach “Mitarbeitern im Finanzwesen mit mehr als 100.000 $ Einkommen gefragt wird”.

4. Rekonstruktionsrisiken

• In einigen Fällen können Einbettungen mit Hilfe von adversativen Angriffen rückentwickelt werden, um Teile der Originaldaten zu rekonstruieren.

➡️Beispiel: Wenn ein Angreifer das System mit spezifischen Eingabemustern abfragt, könnten sie bedeutungsvolle Daten aus den Einbettungen extrahieren.

🔓 Wie sensible Daten aus Einbettungen exponiert werden können

Angreifer oder unbeabsichtigte Abfragen können PII offenlegen durch:

• Nächste-Nachbar-Suchen – Finden von Einbettungen, die sensiblen Datenmustern am nächsten sind.
• Vektorklusterbildung – Gruppieren ähnlicher Einbettungen, um verwandte persönliche Details zu erschließen.
• Prompt Injection – Das System austricksen, um gespeicherte sensible Inhalte preiszugeben.
• Adversative Angriffe – Ausnutzen von Schwächen des Modells zur Rekonstruktion der ursprünglichen Eingabe.

Zusammenfassung

Ja, sensible Daten können in Einbettungen durchsickern, wenn sie ohne geeignete Schutzmaßnahmen generiert werden. Wenn ein KI-System Einbettungen verwendet, die aus rohen sensiblen Daten erstellt wurden, könnte es ähnliche Informationen ausgeben, wenn es clever abgefragt wird.
Beste Praxis: Niemals rohe sensible Felder einbetten, und Daten vor der Vektorisierung immer bereinigen.

Techniken zur Vermeidung von PII-Lecks aus Vektoreinbettungen

1. Datenbereinigung vor der Einbettungsgenerierung

Bevor Daten in Vektoreinbettungen konvertiert werden, sollten sensible Informationen entfernt oder transformiert werden, sodass sie niemals in den Vektorraum gelangen.

Entfernen von PII-Feldern – Vermeidung der Einbettung von Rohdaten wie SSNs, Namen und Adressen.
Generalisierung von Daten – Statt genaue Gehälter zu speichern, in Kategorien einteilen.
Tokenisierung – Ersetzen von sensiblen Daten mit nicht rückführbaren Identifikatoren.

Beispiel: Statt einbetten:

“John Doe, SSN: 123-45-6789, verdient 120.000 $”
Speichern: “Mitarbeiter X, verdient 100K-150K $”

Dies stellt sicher, dass PII nie in den Vektorspeicher gelangt.

2. Maskierung sensibler Daten in Abfragen und Antworten

Selbst wenn rohe PII eingebettet oder Einbettungen Muster kodieren, die sich auf PII beziehen, können Sie immer noch sensible Daten während der Abfrage abrufen und maskieren.

Dynamische Datenmaskierung – Reduzieren oder transformieren sensiblen Ausgängen, bevor sie Benutzer erreichen.
Echtzeit-Abfragefilterung – Blockieren nicht autorisierter Ähnlichkeitssuchen auf Einbettungen.
Zugriffssteuerung & rollenbasierte Beschränkungen – Begrenzen des Zugangs zu Vektorsuchen auf vertrauenswürdige Benutzer.

Beispiel: Wenn ein Benutzer Einbettungen abfragt und ein Datenblock abgerufen wird, der PII enthält:

Originale Ausgabe: “John Does Gehalt beträgt 120.000 $”
Maskierte Ausgabe: “Mitarbeiter Xs Gehalt beträgt 1XX,000 $”

Dies verhindert die unbeabsichtigte Exposition sensibler Informationen.

Proaktive vs. Reaktive Ansätze zur Datensicherheit bei Vektoreinbettungen

1️⃣ Proaktive Sicherheit – Anwendung von PII-Schutz vor der Einbettung

Dieser Ansatz stellt sicher, dass sensible Daten niemals in die Vektoreinbettung gelangen.

Wie?

Bereinigen Sie strukturierte Daten vor der Vektorisierung. ✅
Maskieren Sie sensible Informationen vor der Einbettung. ✅
Verwenden Sie Tokenisierung zum Ersetzen identifizierbarer Werte. ✅
Wenden Sie Techniken der Differenziellen Privatsphäre an, um Rauschen einzuführen. ✅

Vorteil: Dieser Ansatz eliminiert Risiken an der Quelle und macht es unmöglich, dass Einbettungsabfragen PII offenlegen.

2️⃣ Reaktive Sicherheit – Überprüfung und Maskierung nach der Einbettung

Dieser Ansatz setzt voraus, dass Einbettungen bereits Verweise auf sensible Informationen enthalten, und konzentriert sich auf Erkennung und Maskierung von PII während der Abfrage.

Wie?

Finden Sie sensible Informationen, die in der Erstellung von Vektoreinbettungen verwendet werden. ✅
Wenden Sie Echtzeit-Maskierung an, bevor abgerufene Daten angezeigt werden. ✅
Beschränken Sie nicht autorisierte Abfragen und den Zugriff auf sensible Einbettungen. ✅
Überwachen Sie Vektorähnlichkeitsabfragen, um anomale Zugriffsmuster zu erkennen. ✅

Vorteil: Selbst wenn sensitive Informationen bereits existieren in Einbettungen, stellt diese Methode sicher, dass sie während des Abrufs nie exponiert werden.

🎯 Die beste Sicherheitsstrategie? – Use BOTH

Die stärkste Sicherheit ergibt sich aus dem Kombinieren beider Methoden:

• Proaktive Sanitisierung verhindert die Einbettung sensibler Daten.
• Reaktive Überwachung stellt sicher, dass existierende Einbettungen keine PII preisgeben.

Wie DataSunrise Daten hinter Vektoreinbettungen sichert

DataSunrise bietet eine umfassende Sicherheitslösung zum Schutz von Daten, die durch pgvector-Einbettungen referenziert werden vor und nach ihrer Erstellung.

🛡️ Proaktiver Schutz: Absicherung der Quelldaten vor der Einbettung

Für Organisationen, die mit großen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten umgehen, hilft DataSunrise durch:

• Erkennung von PII bevor es Teil einer Einbettung wird.
• Maskierung sensibler Daten vor der Vektorisierung.
• Verwendung von Datenanonymisierungstechniken, um spezifische persönliche Details zu entfernen

Beispiel: Vor der Einbettung von Kundenprofilen kann DataSunrise den Datenspeicher auf sensible Daten scannen, SSNs entfernen, Adressen anonymisieren und Finanzdaten generalisieren, um sicherzustellen, dass die vektorisierte Darstellung keine privaten Details enthält.

🛡️ Reaktiver Schutz: Absicherung der Quelldaten mit bestehenden Einbettungen und KI-Anwendungen

Wenn eine KI-Anwendung bereits mit Einbettungen ausgeführt wird, die auf sensible Daten verweisen, bietet DataSunrise:

• Erkennung sensibler Daten für in der Einbettungserstellung verwendete Daten.
• Dynamische Maskierung der Abfrageergebnisse.
• Echtzeitaudit zur Erkennung nicht autorisierter Vektorähnlichkeitssuchen.

Beispiel: Wenn ein Angreifer versucht, Einbettungen abzufragen, die möglicherweise PII enthalten, verfolgt und überwacht DataSunrise solche Versuche und maskiert sensible Informationen, bevor sie exponiert werden.

Die folgende Tabelle zeigt den umfassenden Ansatz von DataSunrise zur Sicherung von Vektoreinbettungen und behandelt sowohl die Prävention als auch die Erkennung der Exposition sensibler Daten:

Fazit: Ein zweischichtiger Ansatz zur Sicherheit

Vektoreinbettungen in pgvector sind leistungsstark, können jedoch sensible Daten freilegen, wenn sie nicht ordnungsgemäß behandelt werden. Der beste Ansatz ist die Kombination aus proaktiven und reaktiven Sicherheitsmethoden, um Risiken zu minimieren.

🔹 Bevor Einbettungen erstellt werden – Bereinigen, maskieren und den Datenzugang kontrollieren.
🔹 Nachdem Einbettungen existieren – Prüfen, überwachen und PII in GenAI-Antworten maskieren.

Um Vektoreinbettungen in PostgreSQL mit pgvector zu sichern, sollten Organisationen:

• ✅ Proaktive Maßnahmen ergreifen, um zu verhindern, dass PII in Einbettungen gelangen.
• ✅ Reaktive Sicherheit implementieren, um abgerufene Informationen zu überwachen und zu maskieren.
• 🛡️ DataSunrise nutzen, um sensible Datenexposition in jedem Stadium zu erkennen, zu schützen und zu verhindern.

DataSunrise ermöglicht beides, indem es sicherstellt, dass KI-gesteuerte Anwendungen sicher und compliant bleiben. Ob Sie ein neues KI-System aufbauen oder eines sichern, DataSunrise bietet Ende-zu-Ende-Schutz für sensible vektorisierte Daten.

Durch Integration der DataSunrise Sicherheitsfunktionen können Unternehmen ihre Daten für Vektoreinbettungen nutzen, ohne das Risiko einer Verletzung der Datensicherheit einzugehen.

Müssen Sie Ihre Vektoreinbettungsdaten sichern? Vereinbaren Sie heute eine DataSunrise-Demo, um Ihre GenAI-Anwendungen zu sichern!