隨著人工智能和自動化技術的應用，數(shù)據(jù)網管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本，數(shù)據(jù)網管可以實現(xiàn)一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監(jiān)測和報警等。人工智能技術可以幫助數(shù)據(jù)網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優(yōu)化。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和網絡行為模式，預測可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數(shù)據(jù)網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環(huán)境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數(shù)據(jù)網管需要憑借自己的專業(yè)能力進行干預和解決。 數(shù)據(jù)網關DG操作日志及審計功能應能夠提供完整的、可追溯的操...

敏感數(shù)據(jù)多，缺少敏感數(shù)據(jù)保護手段：隨著數(shù)據(jù)安全意識的提高，對于敏感數(shù)據(jù)的保護需求也日益迫切，但當前缺乏有效的敏感數(shù)據(jù)保護手段。企業(yè)內部存在大量敏感數(shù)據(jù)，如個人身份信息、財務數(shù)據(jù)等，但在數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸和處理過程中，往往缺乏相應的加密、脫敏、掩碼等保護措施。這使得敏感數(shù)據(jù)容易受到未經授權的訪問和竊取，對企業(yè)的數(shù)據(jù)安全構成了嚴重威脅。因此，建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護手段，加強對敏感數(shù)據(jù)的保護和管控，是當前亟需解決的問題。 上訊數(shù)據(jù)網關 DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網絡攻擊，保護企業(yè)核心數(shù)據(jù)。方便上訊數(shù)據(jù)網關介紹數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快...

在云計算時代，數(shù)據(jù)網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數(shù)據(jù)網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協(xié)調，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務與企業(yè)內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業(yè)將關鍵業(yè)務遷移到云端時，數(shù)據(jù)網管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權限管理得到有效實施此外，數(shù)據(jù)網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!上訊數(shù)據(jù)網關 DG 助力企業(yè)打造安全、高效的數(shù)字化工作環(huán)境。提供上訊...

數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。數(shù)據(jù)網關DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺消息告警等，以靈活滿足實際使用中的告...

上訊信息數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本：借助AI大模型，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護大量規(guī)則的問題。使用人員只需準備一定量的訓練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進行規(guī)則編寫和維護，從而**降低了相關成本。這種自動化的特征提取和模型訓練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術的發(fā)展帶來了新的可能性。數(shù)據(jù)網關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。本地上訊數(shù)據(jù)網關平臺數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的...

數(shù)據(jù)網關DG：權限管理員：負責數(shù)據(jù)權限的管理者，權限管理員擁有廣泛的權限配置管理權力。包括對數(shù)據(jù)源、授權管理、審批管理、高危操作、動態(tài)脫敏等進行配置管理。此外，權限管理員還有提權申請、下載申請的權限，以及對WebSQL和權限總覽的查看權限。數(shù)據(jù)訪問員：作為平臺中數(shù)據(jù)的使用者，數(shù)據(jù)訪問員具有WebSQL、下載申請、提權申請的權限。同時，他們可以查看權限總覽和授權列表，使數(shù)據(jù)的訪問更加便捷和靈活。審計員：擁有對管理日志、權限日志、訪問日志的查看權限。審計員的職責在于監(jiān)控和審計系統(tǒng)的運行狀況，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。數(shù)據(jù)網關DG操作日志及審計功能應能夠提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數(shù)據(jù)訪問...

數(shù)據(jù)網關DG支持高可用部署，確保系統(tǒng)在高負載和異常情況下依然保持穩(wěn)定運行，具體功能如下：高可用部署：數(shù)據(jù)網關DG通過支持訪問節(jié)點的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點故障可能帶來的影響。采用高可用部署架構，系統(tǒng)在一個節(jié)點發(fā)生故障時可以無縫切換到備用節(jié)點，從而確保服務的連續(xù)性和可用性，有助于降低系統(tǒng)因硬件故障、網絡問題或其他不可預見的情況而導致的服務中斷風險。性能監(jiān)控：數(shù)據(jù)網關DG實施***的性能監(jiān)控，關注節(jié)點的關鍵指標，包括CPU、內存、磁盤和網絡等狀態(tài)，系統(tǒng)管理員可以根據(jù)系統(tǒng)的實際需求，配置告警用戶和告警閾值，在這些參數(shù)超出設定范圍時告警用戶將接收到警報通知。這樣的實時監(jiān)控系統(tǒng)確保了對系統(tǒng)健康狀況...

隨著人工智能和自動化技術的應用，數(shù)據(jù)網管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本，數(shù)據(jù)網管可以實現(xiàn)一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監(jiān)測和報警等。人工智能技術可以幫助數(shù)據(jù)網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優(yōu)化。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和網絡行為模式，預測可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數(shù)據(jù)網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環(huán)境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數(shù)據(jù)網管需要憑借自己的專業(yè)能力進行干預和解決。 建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫變更管理流程，確保變更的合規(guī)性和安全性至關...

數(shù)據(jù)網管在保障網絡合規(guī)性方面承擔著重要責任。隨著法律法規(guī)對數(shù)據(jù)保護和網絡安全的要求日益嚴格，企業(yè)必須確保其網絡運營符合相關規(guī)定。數(shù)據(jù)網管需要了解并遵守諸如數(shù)據(jù)隱私法、網絡安全法等法律法規(guī)的要求。他們要確保企業(yè)收集、存儲和處理數(shù)據(jù)的方式合法合規(guī)，保護用戶的個人信息。在網絡設備的配置和管理方面，也要符合相關的技術標準和規(guī)范。例如，設置合適的訪問控制策略、進行安全審計等。如果企業(yè)面臨監(jiān)管機構的檢查或審計，數(shù)據(jù)網管需要提供相關的網絡數(shù)據(jù)和報告，證明企業(yè)的網絡運營符合合規(guī)要求。違反網絡合規(guī)性規(guī)定可能會導致企業(yè)面臨巨額罰款和聲譽損失，因此數(shù)據(jù)網管的工作對于企業(yè)的合法運營和可持續(xù)發(fā)展至關重要!上訊數(shù)據(jù)網關 ...

數(shù)據(jù)網管在保障網絡合規(guī)性方面承擔著重要責任。隨著法律法規(guī)對數(shù)據(jù)保護和網絡安全的要求日益嚴格，企業(yè)必須確保其網絡運營符合相關規(guī)定。數(shù)據(jù)網管需要了解并遵守諸如數(shù)據(jù)隱私法、網絡安全法等法律法規(guī)的要求。他們要確保企業(yè)收集、存儲和處理數(shù)據(jù)的方式合法合規(guī)，保護用戶的個人信息。在網絡設備的配置和管理方面，也要符合相關的技術標準和規(guī)范。例如，設置合適的訪問控制策略、進行安全審計等。如果企業(yè)面臨監(jiān)管機構的檢查或審計，數(shù)據(jù)網管需要提供相關的網絡數(shù)據(jù)和報告，證明企業(yè)的網絡運營符合合規(guī)要求。違反網絡合規(guī)性規(guī)定可能會導致企業(yè)面臨巨額罰款和聲譽損失，因此數(shù)據(jù)網管的工作對于企業(yè)的合法運營和可持續(xù)發(fā)展至關重要!數(shù)據(jù)網關DG支...

數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局數(shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網關（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術實現(xiàn)對于關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細粒度授權、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。上訊數(shù)據(jù)網關產品節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。批量導入 數(shù)據(jù)網管在監(jiān)控網絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網絡流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解...

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術涉及的規(guī)則編寫和維護成本。上訊數(shù)據(jù)網關產品支持跨源數(shù)據(jù)庫查詢。為什么上訊數(shù)據(jù)網關平臺資質 ...

安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端，統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫訪問入口，基于瀏覽器，即開即用，方便用戶能夠無縫地管理和查詢多個數(shù)據(jù)庫，簡化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫申請審批流程，管理員可以在一個地方管理所有數(shù)據(jù)庫的賬號、權限和操作行為，確保權限管理的一致性，避免權限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動態(tài)脫敏，確保只有經過授權的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù)，未經授權的用戶只能訪問到***后的數(shù)據(jù)，有效降低數(shù)據(jù)泄露風險。***授權和操作日志審計，詳細記錄每個用戶的行為，包括何時訪問了哪個數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行了什么操作等，幫助審計員快速識別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網關，安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。建立細顆粒度的權限控制機...

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；跀?shù)據(jù)字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。上訊數(shù)據(jù)網關產品基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。哪里上訊數(shù)據(jù)網關便捷...

數(shù)據(jù)網管在保障網絡合規(guī)性方面承擔著重要責任。隨著法律法規(guī)對數(shù)據(jù)保護和網絡安全的要求日益嚴格，企業(yè)必須確保其網絡運營符合相關規(guī)定。數(shù)據(jù)網管需要了解并遵守諸如數(shù)據(jù)隱私法、網絡安全法等法律法規(guī)的要求。他們要確保企業(yè)收集、存儲和處理數(shù)據(jù)的方式合法合規(guī)，保護用戶的個人信息。在網絡設備的配置和管理方面，也要符合相關的技術標準和規(guī)范。例如，設置合適的訪問控制策略、進行安全審計等。如果企業(yè)面臨監(jiān)管機構的檢查或審計，數(shù)據(jù)網管需要提供相關的網絡數(shù)據(jù)和報告，證明企業(yè)的網絡運營符合合規(guī)要求。違反網絡合規(guī)性規(guī)定可能會導致企業(yè)面臨巨額罰款和聲譽損失，因此數(shù)據(jù)網管的工作對于企業(yè)的合法運營和可持續(xù)發(fā)展至關重要!數(shù)據(jù)網關DG通...

數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網關實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計。如何上訊數(shù)據(jù)網關以客為尊數(shù)據(jù)網關...

數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過編寫正則算法來對數(shù)據(jù)進行分類分級，根據(jù)自身業(yè)務需求，靈活定義匹配規(guī)則，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的準確分類。(2)多字段打標支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個字段進行正則匹配，并根據(jù)匹配結果對數(shù)據(jù)的級別和類別進行打標，實現(xiàn)更加精細化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個正則算法進行邏輯操作，包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法，可以實現(xiàn)更復雜的數(shù)據(jù)分類邏輯，提升分類準確性和靈活性。數(shù)據(jù)網關DG對外提供API接口，通...

隨著移動設備的應用，數(shù)據(jù)網管在保障無線網絡的穩(wěn)定和安全方面面臨著新的挑戰(zhàn)。無線網絡的信號覆蓋范圍和強度直接影響用戶的體驗。數(shù)據(jù)網管需要通過合理的無線接入點布局和功率調整，確保在企業(yè)內部各個區(qū)域都能獲得穩(wěn)定的無線連接。同時，他們要處理無線頻段的干擾問題，選擇合適的頻段并優(yōu)化信道分配，以提高無線網絡的性能。在安全方面，無線網絡更容易受到攻擊。數(shù)據(jù)網管需要設置強密碼、啟用加密協(xié)議，并定期更新無線設備的固件，防止未經授權的訪問和數(shù)據(jù)泄露。上訊數(shù)據(jù)網關 DG 能夠高效地過濾和管理網絡流量，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定與安全。上訊數(shù)據(jù)網關是真的嗎安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端，統(tǒng)一...

數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網關 DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了網絡架構。哪個上訊數(shù)據(jù)網關...

上訊數(shù)據(jù)網關DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，能夠面向企業(yè)數(shù)據(jù)庫訪問實現(xiàn)事前細粒度授權、事中高危操作管控和動態(tài)脫敏、事后錄像和日志審計。數(shù)據(jù)網關能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險，如數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改/誤刪和法律遵從等。 上訊數(shù)據(jù)網關產品DG具有許多的優(yōu)勢的優(yōu)勢：1、數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高。2、基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。3、節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。 需要了解詳細產品情況可登錄上訊信息官方網站進行咨詢。 上訊數(shù)據(jù)網關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置，適應不同場景.本地上訊數(shù)據(jù)網關是什么數(shù)據(jù)網管，作為...

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算，滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網關DG可以關聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內部泄露，通過實時***保護數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進行Web訪問時，Web...

數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局數(shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網關（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術實現(xiàn)對于關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細粒度授權、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護手段，加強對敏感數(shù)據(jù)的保護和管控，是當前亟需解決的問題。信息化上訊數(shù)據(jù)網關優(yōu)勢在當今數(shù)字化的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)網管對于...

為進一步加強數(shù)據(jù)安全性，數(shù)據(jù)網關DG提供以下功能，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產中的敏感數(shù)據(jù)類型，建立更為***高效的數(shù)據(jù)安全管理體系。自定義敏感數(shù)據(jù)類別和級別：數(shù)據(jù)網關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別，以滿足特定業(yè)務和合規(guī)需求。此外，系統(tǒng)內置了對常見數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級別，并支持靈活地編輯和修改。任務調度與高效并發(fā)執(zhí)行：數(shù)據(jù)網關DG能夠支持智能任務調度，確保任務高效執(zhí)行，減少對系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能?？膳渲没娜蝿諈?shù)：為了適應不同的需求，數(shù)據(jù)網關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置，以更好地適應不同的業(yè)務場景。數(shù)據(jù)網關DG數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性，能夠適配...

在云計算時代，數(shù)據(jù)網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數(shù)據(jù)網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協(xié)調，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務與企業(yè)內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業(yè)將關鍵業(yè)務遷移到云端時，數(shù)據(jù)網管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權限管理得到有效實施。此外，數(shù)據(jù)網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!數(shù)據(jù)網關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)...

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算，滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網關DG可以關聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內部泄露，通過實時***保護數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進行Web訪問時，Web...

根據(jù)個人信息保護法第五十一條的規(guī)定，個人信息處理者應根據(jù)個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風險等，防止未經授權的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權限，或者沒有采取有效的措施來防止未經授權的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴重的合規(guī)風險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權益造成損害，也可能導致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機。 數(shù)據(jù)庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)庫數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫變更管理、權限控制和敏感數(shù)據(jù)保護等方面。哪里上訊數(shù)據(jù)網關服務熱線 2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，***成功越過了酒店數(shù)...

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產品，能夠針對關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產品，數(shù)據(jù)雷達產品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度。可復制性更好基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要...

數(shù)據(jù)網關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問和處理過程中得到動態(tài)脫敏，防止敏感信息泄露。動態(tài)脫敏策略配置：數(shù)據(jù)網關DG支持根據(jù)類別或字段配置動態(tài)脫敏策略，確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當?shù)碾[私保護，防范數(shù)據(jù)泄露風險。類別策略模板配置：數(shù)據(jù)網關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數(shù)據(jù)類別應用相應的保護措施，提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應用于多個數(shù)據(jù)源。這一功能簡化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。上訊數(shù)據(jù)網關DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動...

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產品，能夠針對關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產品，數(shù)據(jù)雷達產品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度?？蓮椭菩愿没贏I大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要...

安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端，統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫訪問入口，基于瀏覽器，即開即用，方便用戶能夠無縫地管理和查詢多個數(shù)據(jù)庫，簡化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫申請審批流程，管理員可以在一個地方管理所有數(shù)據(jù)庫的賬號、權限和操作行為，確保權限管理的一致性，避免權限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動態(tài)脫敏，確保只有經過授權的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù)，未經授權的用戶只能訪問到***后的數(shù)據(jù)，有效降低數(shù)據(jù)泄露風險。***授權和操作日志審計，詳細記錄每個用戶的行為，包括何時訪問了哪個數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行了什么操作等，幫助審計員快速識別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網關，安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)網關DG支持創(chuàng)建和配...