批量導入脫敏策略：為提高操作效率，數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持根據(jù)模板批量導入脫敏策略，簡化大量配置脫敏策略的流程。動態(tài)脫敏API接口：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG對外提供API接口，以便通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導入到數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成。脫敏后數(shù)據(jù)關聯(lián)性和可用性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可保證脫敏后數(shù)據(jù)的關聯(lián)性和可用性，確保在脫敏過程中不影響數(shù)據(jù)的完整性和業(yè)務的正常運行。動態(tài)脫敏效果展示：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG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，防止了企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)的外泄風險，同時保障數(shù)據(jù)的合規(guī)使用。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 助力企業(yè)打造安全、高效的數(shù)字化工作環(huán)境。品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關商家數(shù)據(jù)雷達提...

隨著移動設備的應用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管在保障無線網(wǎng)絡的穩(wěn)定和安全方面面臨著新的挑戰(zhàn)。無線網(wǎng)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(wǎng)管需要通過合理的無線接入點布局和功率調(diào)整，確保在企業(yè)內(nèi)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(wǎng)絡的性能。在安全方面，無線網(wǎng)絡更容易受到攻擊。數(shù)據(jù)網(wǎng)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(jīng)授權的訪問和數(shù)據(jù)泄露。數(shù)據(jù)網(wǎng)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。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺資質 隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，越來越多的設備連接到企業(yè)網(wǎng)絡，數(shù)據(jù)網(wǎng)...

數(shù)據(jù)網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)關DG實施***的性能監(jiān)控，關注節(jié)點的關鍵指標，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)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...

在云計算時代，數(shù)據(jù)網(wǎng)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(wǎng)絡資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，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(nèi)部網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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)庫操作的安全風*是當今企業(yè)面臨的嚴峻挑戰(zhàn)之一。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關...

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)雷達DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，涵蓋了以下關鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫類型，包括常見的主流數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)庫（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺通過支持常見的jdbc協(xié)議，實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)庫的連接和管理。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG允許批量修改訪問權限的狀態(tài)，提供了對權限狀態(tài)的集中管理,方便權限管理員進行快速調(diào)整....

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。基于AI大模型進行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在保障網(wǎng)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(wǎng)絡安全的要求日益嚴格，企業(yè)必須確保其網(wǎng)絡運營符合相關規(guī)定。數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要了解并遵守諸如數(shù)據(jù)隱私法、網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)管需要提供相關的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和報告，證明企業(yè)的網(wǎng)絡運營符合合規(guī)要求。違反網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)關DG支...

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(jīng)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(jīng)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)網(wǎng)關是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關售價 數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)...

高效的數(shù)據(jù)庫直接授權：管理員可以快速為多個用戶授予多個數(shù)據(jù)源權限，從而顯著提高權限管理的效率。此功能避免了逐一授權的繁瑣步驟，減少了權限配置所需的時間，提高了管理的靈活性和效率。便捷的權限模板管理：支持創(chuàng)建和使用權限模板，以簡化權限申請流程。操作員可以直接引用權限模板申請所需權限，減少了重復配置的工作量。管理員可以啟用或禁用這些模板，并支持批量導入，提升了權限管理的規(guī)范性和效率。權限總覽視圖：權限總覽功能提供了對所有數(shù)據(jù)庫訪問權限的***視圖。通過樹狀結構展示數(shù)據(jù)源的層級目錄，包括每一級的訪問權限和***字段。這使得用戶可以直觀了解權限分配情況，確保數(shù)據(jù)資源的安全性和管理的透明度。建立統(tǒng)一的數(shù)...

數(shù)據(jù)網(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)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(wǎng)關DG實施***的性能監(jiān)控，關注節(jié)點的關鍵指標，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)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...

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(nèi)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(nèi)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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務，同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務的詳細信息。提供上訊數(shù)據(jù)...

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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關產(chǎn)品支持數(shù)據(jù)庫客戶端的操作錄像。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關預算查看高危操作記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可記錄所有高危操作的復核、告警和阻斷事件，使審計員能夠隨時查看平臺中的高危SQL執(zhí)行所觸發(fā)的高危操...

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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 能夠高效地過濾和管理網(wǎng)絡流量，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定與安全。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關有哪些數(shù)據(jù)網(wǎng)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...

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(wǎng)關 DG 助力企業(yè)打造安全、高效的數(shù)字化工作環(huán)境。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關有哪些數(shù)據(jù)網(wǎng)...

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。基于數(shù)據(jù)字段內(nèi)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(nèi)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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG，為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護需求...

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。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預先定義好的字典算法對數(shù)據(jù)進行分類分級。這些字典可以包括行業(yè)標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數(shù)據(jù)進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進行關聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現(xiàn)更加復雜的數(shù)據(jù)分類分級操作。這種靈活的配置方式可以...

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。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預先定義好的字典算法對數(shù)據(jù)進行分類分級。這些字典可以包括行業(yè)標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數(shù)據(jù)進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進行關聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現(xiàn)更加復雜的數(shù)據(jù)分類分級操作。這種靈活的配置方式可以...

查看高危操作記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可記錄所有高危操作的復核、告警和阻斷事件，使審計員能夠隨時查看平臺中的高危SQL執(zhí)行所觸發(fā)的高危操作，采取相應的應對措施。SQL語句審計：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可支持對SQL語句的訪問事件進行審計，此審計應包括所有SQL操作行為、訪問者信息、訪問方式以及執(zhí)行狀態(tài)等詳細信息，確保每個數(shù)據(jù)庫操作都能被追溯和審計。會話日志查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可記錄所有會話日志，包括用戶在何時訪問了什么數(shù)據(jù)庫，監(jiān)控平臺中所有的用戶活動，及時發(fā)現(xiàn)潛在的異常行為。SQL工作臺錄像功能：SQL工作臺錄像功能提供了***的審計與監(jiān)控支持，審計員可以查看SQL工作臺的錄像記錄，記錄、回放和分析操作員的所有操作...

定時執(zhí)行任務：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務的設置，以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進行識別，降低潛在風險。多數(shù)據(jù)源任務配置：為了***的數(shù)據(jù)安全管理，數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務，確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。結果打標與管理：在任務結果中，數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持對已識別的敏感數(shù)據(jù)類型進行打標確認，以便進行更為精細的敏感數(shù)據(jù)管理。任務重啟與歷史查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務，同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務的詳細信息。查看已確認的類別字段：敏感數(shù)據(jù)列表功能允許用戶查看已確認的敏感數(shù)據(jù)類別字段。用戶可以快速檢索和查看系統(tǒng)中已經(jīng)標記為敏感的數(shù)據(jù)字段類別，有助于監(jiān)控和管理敏...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應對網(wǎng)絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網(wǎng)絡故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網(wǎng)絡攻擊導致整個網(wǎng)絡癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網(wǎng)絡、恢復關鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復雜的操作。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)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)動態(tài)脫敏等.哪些...

支持虛擬化代理方式查詢，為數(shù)據(jù)訪問者提供高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，**降低了數(shù)據(jù)搬運的存在，降低存儲資源的消耗，提高數(shù)據(jù)分析的效率。虛擬賬號訪問：無需使用數(shù)據(jù)庫的實體賬號，通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關的虛擬賬號即可訪問后端數(shù)據(jù)庫。這種設計提升了安全性和管理便捷性，虛擬賬號的使用降低了實體賬號泄露的風險，同時簡化了用戶管理和權限分配的工作。數(shù)據(jù)庫目錄展示：以樹狀形式展示用戶有權限訪問的數(shù)據(jù)庫對象的元數(shù)據(jù)信息，包括表、視圖、存儲過程等，幫助用戶***了解數(shù)據(jù)庫結構。本地文件源管控：支持操作員直接添加本地數(shù)據(jù)源，不受權限管控，操作員可以在沒有嚴格權限限制的情況下，自由地管理和操作本地文件數(shù)據(jù)源，簡化了數(shù)據(jù)源的添...

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號共享，權限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據(jù)庫賬號的情況，這樣無法清楚地追蹤個人操作，導致權限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風險，且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風險。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無法遮掩，數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù)，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等，如果不進行適當?shù)?**處理，可能會導致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來嚴重的安全和法律風險。審計不全，追溯困難，如...

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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網(wǎng)絡攻擊，保護企業(yè)核心數(shù)據(jù)。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關服務電話數(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(nèi)部由數(shù)...

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG是數(shù)據(jù)庫管理的**工具，具有一些功能特點，以強化權限管理，確保數(shù)據(jù)的安全性和可控性。審批流程的靈活性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG引入工單模式，實現(xiàn)完備的審批、申請流程，包括被動式審批授權和主動式申請授權，并支持對提交的申請進行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運轉。操作員可以配置數(shù)據(jù)庫訪問時間（如*在工作日下午17:00-18:00訪問），并限制外部應用訪問權限。字段級別權限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持對數(shù)據(jù)訪問權限進行字段級別的劃分，通過增、刪、改、查等權限，對數(shù)據(jù)訪問者進行細顆粒度的權限管控，遵循**小權限原則，確保數(shù)據(jù)訪問者只能訪問自身權限的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務并發(fā)...

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。基于AI大模型進行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于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。企業(yè)急需一個集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺，實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。什...

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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關產(chǎn)品支持數(shù)據(jù)庫客戶端的...

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(wǎng)關DG提供細致的數(shù)據(jù)下載審批...

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(wǎng)關產(chǎn)品基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。哪...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應對網(wǎng)絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網(wǎng)絡故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網(wǎng)絡攻擊導致整個網(wǎng)絡癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網(wǎng)絡、恢復關鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災難恢復能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務能夠在較短的時間內(nèi)恢復正常運行,上訊...

支持虛擬化代理方式查詢，為數(shù)據(jù)訪問者提供高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，**降低了數(shù)據(jù)搬運的存在，降低存儲資源的消耗，提高數(shù)據(jù)分析的效率。虛擬賬號訪問：無需使用數(shù)據(jù)庫的實體賬號，通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關的虛擬賬號即可訪問后端數(shù)據(jù)庫。這種設計提升了安全性和管理便捷性，虛擬賬號的使用降低了實體賬號泄露的風險，同時簡化了用戶管理和權限分配的工作。數(shù)據(jù)庫目錄展示：以樹狀形式展示用戶有權限訪問的數(shù)據(jù)庫對象的元數(shù)據(jù)信息，包括表、視圖、存儲過程等，幫助用戶***了解數(shù)據(jù)庫結構。本地文件源管控：支持操作員直接添加本地數(shù)據(jù)源，不受權限管控，操作員可以在沒有嚴格權限限制的情況下，自由地管理和操作本地文件數(shù)據(jù)源，簡化了數(shù)據(jù)源的添...