Herramientas de Cumplimiento de Datos para NLP, LLM y ML para ScyllaDB

A medida que evolucionan las aplicaciones de IA, ScyllaDB, conocido por su arquitectura de baja latencia y alto rendimiento, soporta cada vez más cargas de trabajo impulsadas por el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) y Aprendizaje Automático (ML). Estos sistemas inteligentes requieren estrictos controles de cumplimiento de datos y controles de seguridad para garantizar que los datos sensibles utilizados en el entrenamiento del modelo, ajuste fino e inferencia permanezcan protegidos.

Los datos no estructurados, como documentos, registros de chats y subtítulos de imágenes, introducen riesgos de cumplimiento que van más allá de las auditorías estándar de bases de datos. Este artículo explora cómo ScyllaDB se integra con DataSunrise para automatizar las tareas de cumplimiento en las líneas de procesamiento NLP y ML, asegurando la alineación normativa con GDPR, HIPAA y PCI DSS, a la vez que se mantiene un alto rendimiento y una latencia mínima.

Comprendiendo los Desafíos de Cumplimiento de Datos en NLP, LLM y ML

Cuando se trabaja con sistemas de NLP o LLM, las organizaciones a menudo procesan conjuntos de datos masivos que incluyen textos generados por usuarios, documentos o registros de transacciones. Dentro de estos, la información de identificación personal (PII), la información personal de salud (PHI) o datos de pagos pueden aparecer inadvertidamente.

Desafíos Comunes:

• Información sensible oculta dentro de embeddings o textos vectorizados.
• Deriva en el cumplimiento durante el reentrenamiento del modelo o la ingesta de datos.
• Falta de visibilidad sobre cuáles conjuntos de datos se utilizaron en las canalizaciones de entrada o salida del modelo.
• Alto costo de la clasificación manual para conjuntos de datos de estructura mixta.

En ScyllaDB, estos desafíos se amplifican debido a que su naturaleza distribuida reparte los datos a través de múltiples nodos. Asegurar que cada partición que contenga información sensible cumpla con las políticas de cumplimiento requiere una capa inteligente y autónoma de cumplimiento.

Manejo Nativo de Datos en ScyllaDB

ScyllaDB soporta de forma nativa el almacenamiento distribuido y el acceso orientado a columnas, lo que lo hace adecuado para cargas de trabajo de IA escalables. Sin embargo, las herramientas nativas de cumplimiento se limitan al control de acceso y la encriptación.

Control de Acceso Basado en Roles (RBAC)

ScyllaDB implementa Control de Acceso Basado en Roles para gestionar qué usuarios pueden acceder, modificar o consultar conjuntos de datos específicos. Este mecanismo ayuda a hacer cumplir el principio de mínimo privilegio y previene la exposición no autorizada de datos.

Los administradores pueden crear roles y asignar permisos utilizando CQL (Cassandra Query Language).
Por ejemplo:

-- Crear un rol con privilegios de inicio de sesión
CREATE ROLE ml_data_reader WITH LOGIN = true AND PASSWORD = 'secure_reader_pass';

-- Conceder acceso de lectura en un keyspace que contiene datos de entrenamiento de ML
GRANT SELECT ON KEYSPACE ai_training_data TO ml_data_reader;

-- Crear un rol de administrador con privilegios completos
CREATE ROLE ml_data_admin WITH SUPERUSER = true AND LOGIN = true AND PASSWORD = 'admin_secure_pass';

-- Conceder todos los permisos al rol de administrador
GRANT ALL PERMISSIONS ON KEYSPACE ai_training_data TO ml_data_admin;

RBAC ayuda a garantizar que solo las cuentas designadas puedan leer o escribir datos dentro de conjuntos de datos sensibles.
Sin embargo, RBAC por sí solo no puede clasificar o enmascarar datos sensibles como la PII, que pueden existir en conjuntos de entrenamiento o en indicaciones de usuarios.

Encriptación Cliente-a-Nodo

Para asegurar la comunicación entre los clientes y los nodos de la base de datos, ScyllaDB soporta la encriptación SSL/TLS. Esto previene que atacantes intercepten el tráfico durante la ejecución de consultas, siendo especialmente crítico cuando las cargas de trabajo de ML transmiten datos desde puntos finales de inferencia distribuidos.

Puede habilitar la encriptación cliente-a-nodo en scylla.yaml:

client_encryption_options:
    enabled: true
    optional: false
    certificate: /etc/scylla/db.crt
    keyfile: /etc/scylla/db.key
    truststore: /etc/scylla/ca.crt
    require_client_auth: true

Luego, reinicie el servicio de ScyllaDB:

sudo systemctl restart scylla-server

Una vez habilitada, todo el tráfico, como consultas, transmisión de datos o recuperación de embeddings, queda protegido.
No obstante, aunque la encriptación salvaguarda los datos en tránsito, no inspecciona ni clasifica el tipo de datos sensibles que se están transfiriendo.

Registro de Auditoría a través de Scylla Manager

Scylla Manager puede configurarse para recopilar y almacenar registros de auditoría que rastreen consultas y eventos de acceso a través del clúster. Los administradores pueden habilitar registros de auditoría detallados para revisar quién consultó qué datos y cuándo.

Sin embargo, estos registros se mantienen como datos sintácticos — no realizan una clasificación semántica para determinar si el contenido insertado o consultado contiene información sensible o regulada.

Encriptación de Datos en Reposo

ScyllaDB soporta la encriptación de datos en reposo para asegurar los datos almacenados en disco. Esto protege contra el acceso físico no autorizado o el robo de medios de almacenamiento.

La encriptación puede configurarse a través de servicios de gestión de claves (KMS) o archivos de claves locales:

data_file_directories:
    - /var/lib/scylla/data

transparent_data_encryption:
    enabled: true
    key_provider: kms
    key_provider_options:
        name: localfile
        key_file: /etc/scylla/encryption_key.json

Una vez habilitada, ScyllaDB encripta las SSTables y los logs de confirmación en reposo.
Sin embargo, la encriptación no proporciona visibilidad regulatoria: no puede determinar qué tablas contienen datos sensibles ni generar informes de cumplimiento para los auditores.

Estas características brindan una seguridad fundamental, pero no detectan automáticamente el contenido sensible en conjuntos de datos utilizados para entrenamiento o inferencia. Ahí es donde entran las capacidades de cumplimiento impulsadas por NLP y ML de DataSunrise.

Mejorando el Cumplimiento en ScyllaDB con DataSunrise

DataSunrise introduce un Marco de Cumplimiento Sin Intervención que utiliza capacidades de Procesamiento del Lenguaje Natural, Aprendizaje Automático y Modelos de Lenguaje Extensos para detectar, clasificar y asegurar automáticamente datos sensibles en entornos de ScyllaDB.

1. Descubrimiento de Datos Sensibles Basado en NLP

Utilizando modelos de NLP preentrenados y diccionarios personalizables, DataSunrise realiza un análisis contextual en los keyspaces de ScyllaDB:

• Detecta PII, PHI y datos de PCI tanto en campos estructurados como semiestructurados.
• Aprovecha el Descubrimiento de Datos con NLP para encontrar términos sensibles en contexto (por ejemplo, “registro médico del empleado”).
• Amplía el análisis a embeddings de texto y columnas JSON que contienen entradas para el modelo.
• Proporciona visualización de las categorías de datos descubiertas.

Esto asegura una visibilidad completa de los riesgos de cumplimiento antes de que los datos sean procesados por modelos de ML o LLM.
Véase: Descubrimiento de Datos | Información Personal

2. Piloto Automático de Cumplimiento Asistido por LLM

La función Piloto Automático de Cumplimiento en DataSunrise utiliza el razonamiento LLM para generar automáticamente reglas de auditoría y enmascaramiento:

• Sugiere plantillas de políticas alineadas con GDPR, HIPAA y PCI DSS.
• Utiliza Reglas de Auditoría Basadas en Aprendizaje Automático para detectar accesos inusuales a datos o cambios en el esquema.
• Actualiza continuamente las configuraciones de cumplimiento cuando se introducen nuevas tablas o características.
• Soporta la Calibración Regulatoria Continua, asegurando que cada nodo en un clúster de ScyllaDB cumpla con las políticas vigentes.

Esto permite un cumplimiento autoajustable sin requerir el mantenimiento manual de reglas.

3. Aprendizaje Automático para Detección y Clasificación de Riesgos

DataSunrise integra la detección de anomalías impulsada por ML para identificar patrones sospechosos a través de nodos distribuidos de ScyllaDB:

• Aprende comportamientos de acceso básicos por usuario y por tabla.
• Detecta violaciones de cumplimiento, como la extracción masiva de embeddings o el rastreo no autorizado de consultas al modelo.
• Soporta Análisis del Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA) con alertas basadas en IA explicable.

Esto transforma los chequeos de cumplimiento tradicionales en una protección proactiva y predictiva.
Véase: Análisis del Comportamiento del Usuario | Detección de Amenazas

4. Panel Centralizado de Cumplimiento e Informes

El Gestor de Cumplimiento consolida las auditorías de ScyllaDB y el análisis de NLP en un panel unificado:

• Almacenamiento centralizado para todas las actividades de auditoría y enmascaramiento.
• Informes de cumplimiento auto-generados para auditorías internas y regulatorias.
• Integración con sistemas SIEM y de observabilidad vía API.

Tabla Comparativa

Conclusión

Si bien las herramientas nativas de ScyllaDB ofrecen un alto rendimiento y encriptación robusta, carecen de automatización inteligente en el cumplimiento para cargas de trabajo impulsadas por IA. Al integrar DataSunrise, las organizaciones obtienen una orquestación autónoma de cumplimiento impulsada por NLP y ML que asegura que cada conjunto de datos, desde tablas estructuradas hasta texto vectorizado, esté continuamente protegido y listo para auditorías.

A través de la generación de políticas asistida por LLM, la detección de anomalías mediante aprendizaje automático y el control centralizado de cumplimiento, DataSunrise transforma a ScyllaDB en una plataforma lista para los desafíos regulatorios del procesamiento de datos en la era de la IA.