Damit vertrauliche Informationen vertraulich bleiben
In einer Zeit, in der die Digitalisierung immer weiter voranschreitet und Unternehmen und Verwaltungen zunehmend auf Enterprise Content Management (ECM)-Lösungen setzen, stehen auch die Themen Datenschutz und Informationssicherheit im Mittelpunkt. Der Schutz sensibler Daten und die Wahrung der Vertraulichkeit sind dabei von entscheidender Bedeutung – insbesondere in einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle spielt. Der Einsatz von Large Language Models (LLMs) zur automatisierten Verarbeitung von Dokumenten bringt neue Herausforderungen, aber auch innovative Lösungen mit sich.
Konzepte wie Low-Rank-Adaptation (LoRA) und Retrieval Augmented Generation (RAG) bieten dabei Ansätze, wie der Einsatz von LLMs sicherer und effizienter gestaltet werden kann – sogar auf lokalen Systemen.
In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie moderne Technologien im ECM den Schutz vertraulicher Informationen gewährleisten und welche Maßnahmen Unternehmen und Verwaltungen ergreifen können, um ihre „digitale Festung“ zu stärken.
Die Bedeutung von Vertraulichkeit im ECM
ECM-Lösungen bieten Unternehmen die Möglichkeit, große Mengen an Dokumenten und Inhalten zentral zu verwalten, zu speichern und zu bearbeiten. Besonders für Unternehmen, die regelmäßig mit vertraulichen Daten arbeiten – sei es im Finanzwesen, im Gesundheitsbereich oder in der öffentlichen Verwaltung – ist die Sicherstellung, dass diese Informationen nicht in die falschen Hände geraten, von zentraler Bedeutung. Datenlecks oder unbefugte Zugriffe können schwerwiegende Folgen haben, von Reputationsschäden bis hin zu hohen rechtlichen und finanziellen Konsequenzen.
Die Herausforderung besteht darin, dass moderne KI-Tools wie LLMs auf riesigen Datenmengen trainiert werden müssen, um ihre vollen Fähigkeiten entfalten zu können. Doch wie können wir sicherstellen, dass diese Modelle nicht auf vertrauliche Informationen zugreifen oder diese versehentlich preisgeben?
Low-Rank-Adaptation (LoRA): Anpassung von vortrainierten Modellen
Eine vielversprechende Lösung, um LLMs sicherer in ECM-Systemen einzusetzen, ist das Konzept der Low-Rank-Adaptation (LoRA). Dabei handelt es sich um eine Methode, vortrainierte LLMs anzupassen, ohne dass die ursprünglichen, riesigen Datenmengen erneut verwendet werden müssen. Dies hat mehrere Vorteile:
- Datensparsamkeit: Bei LoRA werden nur die wesentlichen, für die Anpassung relevanten Parameter eines Modells verändert, während das zugrunde liegende Modell unverändert bleibt. Das bedeutet, dass keine vollständigen Datenbestände erneut benötigt werden. Dies reduziert das Risiko, dass vertrauliche Informationen in das Modell einfließen, die nicht dort hineingehören.
- Sicherheit: Durch die Verwendung von LoRA kann ein vortrainiertes LLM so angepasst werden, dass es in spezifischen Umgebungen – z.B. für ein Unternehmen oder eine Verwaltung – relevante Aufgaben bewältigt, ohne dass die sensiblen Daten, die dem System zur Verfügung gestellt werden, in das Modell einfließen oder für andere zugänglich sind.
- Effizienz: LoRA erfordert nur minimale Rechenressourcen, was es Unternehmen ermöglicht, LLMs effizient und kostengünstig zu betreiben – auch auf lokalen Systemen. Damit bleibt die Kontrolle über das Modell und die verarbeiteten Daten vollständig in den Händen des Unternehmens.
Beispiel: Ein Unternehmen im Finanzsektor könnte ein vortrainiertes LLM, das ursprünglich mit allgemeinen Textdaten trainiert wurde, mithilfe von LoRA so anpassen, dass es besonders gut für die Verarbeitung von Finanzberichten geeignet ist, ohne dass die vertraulichen Finanzdaten direkt in das Modell einfließen.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Sichere Generierung von Inhalten
Eine weitere innovative Methode, die den Einsatz von LLMs sicherer macht, ist die Retrieval Augmented Generation (RAG). Während traditionelle LLMs ausschließlich auf den Daten basieren, mit denen sie trainiert wurden, kombiniert RAG die Generierung von Inhalten mit einem Echtzeit-Dokumentenabruf.
Wie funktioniert das?
- Kombination von KI und Dokumentenabruf: Anstatt dass das LLM selbst auf umfangreiche interne Daten zugreift und diese möglicherweise speichert, verwendet RAG eine zusätzliche Abrufkomponente. Wenn ein Benutzer eine Anfrage stellt, ruft das System relevante Informationen aus einer internen, abgesicherten Datenbank ab und kombiniert diese mit der Antwort des LLMs. Das bedeutet, dass das Modell nicht selbst auf die sensiblen Daten zugreifen muss – es verwendet sie nur, um die Antwort zu verbessern.
- Datenschutzfreundlich: Da das LLM selbst keine vertraulichen Daten speichert, reduziert RAG das Risiko, dass diese Informationen nach außen dringen. Das Modell greift auf vorhandene, lokal gespeicherte und gut geschützte Daten zu und generiert basierend darauf eine präzise Antwort.
- Aktualität und Genauigkeit: Ein weiterer Vorteil von RAG ist, dass das Modell immer auf die aktuellsten Informationen zugreifen kann. Während klassische LLMs nur auf den Trainingsstand zurückgreifen, kann RAG durch den Echtzeit-Dokumentenabruf auch mit Informationen arbeiten, die nach dem Training hinzugefügt wurden.
Beispiel: In einer öffentlichen Verwaltung könnte RAG verwendet werden, um Anfragen zu neuen Gesetzen oder Richtlinien zu beantworten, indem das System auf die neuesten Dokumente in der internen Datenbank zugreift, ohne dass diese Informationen Teil des LLM-Trainings sein müssen.
Lokaler Betrieb von vortrainierten LLMs
Ein entscheidender Aspekt beim Schutz vertraulicher Informationen ist die Kontrolle darüber, wo und wie die LLMs betrieben werden. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass sie die Vorteile von LLMs nutzen möchten, aber Bedenken haben, ihre Daten externen Anbietern anzuvertrauen. Die Lösung? Der lokale Betrieb von vortrainierten LLMs.
- Volle Kontrolle über Daten und Modelle: Der lokale Betrieb von LLMs bedeutet, dass das gesamte System – von den Trainingsdaten bis hin zu den generierten Inhalten – innerhalb der Infrastruktur des Unternehmens bleibt. Es gibt keine Abhängigkeit von externen Cloud-Anbietern, und alle Sicherheitsrichtlinien können vollständig eingehalten werden.
- Integration mit bestehenden Sicherheitskonzepten: Lokale LLMs lassen sich nahtlos in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen wie Zugriffsrechte, Firewalls und Verschlüsselungstechnologien integrieren. Dadurch wird sichergestellt, dass nur berechtigte Benutzer auf die generierten Inhalte zugreifen können.
- Performance und Effizienz: Moderne Hardwarelösungen und fortschrittliche KI-Modelle wie die durch LoRA optimierten LLMs ermöglichen es Unternehmen, leistungsstarke KI-Modelle auch auf lokalen Servern oder privaten Cloud-Umgebungen zu betreiben, ohne dass die Leistung darunter leidet.
Beispiel: Ein großes Unternehmen könnte ein vortrainiertes LLM lokal betreiben, das speziell auf die internen Richtlinien und Dokumentenformate angepasst wurde. Da das Modell auf den firmeneigenen Servern läuft, bleiben alle Daten innerhalb der sicheren Unternehmensinfrastruktur.
Best Practices für den sicheren Einsatz von LLMs im ECM
Um die Vorteile von LLMs in ECM-Lösungen zu nutzen und gleichzeitig die Vertraulichkeit von Informationen zu gewährleisten, sollten Unternehmen und Verwaltungen folgende Best Practices befolgen:
- Sorgfältige Datenfilterung: Achten Sie darauf, dass sensible Daten nicht in das Training von LLMs einfließen, wenn diese nicht notwendig sind. Setzen Sie auf LoRA, um Modelle gezielt anzupassen, ohne umfangreiche Trainingsdatensätze zu verwenden.
- Lokaler Betrieb von Modellen: Wo immer möglich, sollten LLMs lokal betrieben werden, um die volle Kontrolle über die verarbeiteten Daten zu behalten. Integrieren Sie das Modell in Ihre bestehende Sicherheitsinfrastruktur.
- Zugriffsrechte verwalten: Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf die von LLMs generierten Inhalte zugreifen können. Verwenden Sie rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC), um den Zugriff auf vertrauliche Informationen zu regulieren.
- RAG für Echtzeit-Abrufe nutzen: Verwenden Sie Retrieval Augmented Generation, um sensible Informationen nur dann in die Antwort einzubeziehen, wenn sie erforderlich sind – und das ohne, dass diese Daten direkt im LLM gespeichert werden.
Fazit
Mit fortschrittlichen Technologien wie LoRA, RAG und dem lokalen Betrieb von vortrainierten LLMs können Unternehmen und Verwaltungen die Vorteile von Künstlicher Intelligenz nutzen, ohne dabei Kompromisse bei der Sicherheit und Vertraulichkeit einzugehen. „My ECM, my castle“ wird so zu einer Realität: Eine sichere, geschützte Umgebung, in der vertrauliche Informationen sicher bleiben – und dennoch die Effizienz durch den Einsatz von KI erheblich gesteigert wird.
Für nscale entwickeln wir im Rahmen der laufenden CEYONIQ KI-Initiative die notwendigen Werkzeuge, um LLMs sicher und effizient zu nutzen. Vertrauliche Informationen bleiben vertraulich – auch im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz.
Ceyoniq Technology GmbH ist ein Konzernunternehmen von Kyocera Document Solutions.
