數(shù)據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：用戶可根據業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據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)據操作：用戶可進行多組特征數(shù)據的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據特征需求。數(shù)據網關DG支持對指定的數(shù)據源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作，以防止人員進行越權的...

數(shù)據網管在應對網絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網絡故障可能隨時發(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)據網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)據網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)據備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網絡攻擊導致整個網絡癱瘓時，數(shù)據網管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網絡、恢復關鍵數(shù)據、重建系統(tǒng)等一系列復雜的操作。數(shù)據網關DG支持根據類別或字段配置動態(tài)脫敏策略，確保不同類型數(shù)據都得到適當隱私保護，防范數(shù)據泄露風...

在云計算時代，數(shù)據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)據網管要確保數(shù)據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)據庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據庫數(shù)量管理、數(shù)據庫變更管理、權...

為確保數(shù)據安全，數(shù)據網關能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作，保障數(shù)據的完整性和安全。高危操作配置：數(shù)據網關DG支持對指定的數(shù)據源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作，以防止人員進行越權的敏感操作。具體包括：?高危操作復核：對需要復核的訪問進行二次審批操作，支持同意和駁回操作，增加了對高危操作的審核層級。?高危操作告警：針對需要告警的訪問，系統(tǒng)可發(fā)送郵件、平臺消息等告警信息，及時通知相關人員，有助于快速響應潛在風險。?高危操作阻斷：對需要阻斷的訪問，提示執(zhí)行SQL失敗并直接阻斷訪問，確保未經授權的敏感操作無法執(zhí)行。告警配置：數(shù)據網關DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺消...

數(shù)據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)據分類的準確性和效率。自定義算法分組：通過自定義算法分組，用戶可以根據算法的功能、用途或者行業(yè)領域等因素進行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享：所有用戶均可在分類分級算法組織架構下共享這些算法，提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據分類分級算法能夠為企業(yè)提供高效、準確的數(shù)據分類和分級服務，幫助企業(yè)更好地管理和保護數(shù)據資產，降低數(shù)據泄露和濫用的風險，提升數(shù)據安全...

數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達，基于AI的智能數(shù)據分類分級工具?；跀?shù)據字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據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)據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據環(huán)境下。針對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(shù)據庫管理機制和安全保障體系，提升數(shù)據管理的效率和安...

上訊數(shù)據網關安全可控的數(shù)據庫訪問操作平臺。數(shù)據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)據庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據庫賬號的情況，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)據庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據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)據庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據，無法遮掩，數(shù)據庫中的敏感數(shù)據，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據等，如果不進行適當?shù)?**處理，可能會導致敏感數(shù)據被非法獲取和傳播，帶來嚴重的安全和法律風險。審計不全，追溯困難，如...

數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達，基于AI的智能數(shù)據分類分級工具。基于數(shù)據字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據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)據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據環(huán)境下。上訊數(shù)據網關DG關聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據展示動態(tài)脫敏效果，防止了企業(yè)內部敏感數(shù)據...

支持虛擬化代理方式查詢，為數(shù)據訪問者提供高效的跨源數(shù)據聯(lián)邦查詢和計算，**降低了數(shù)據搬運的存在，降低存儲資源的消耗，提高數(shù)據分析的效率。虛擬賬號訪問：無需使用數(shù)據庫的實體賬號，通過數(shù)據網關的虛擬賬號即可訪問后端數(shù)據庫。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)據庫目錄展示：以樹狀形式展示用戶有權限訪問的數(shù)據庫對象的元數(shù)據信息，包括表、視圖、存儲過程等，幫助用戶***了解數(shù)據庫結構。本地文件源管控：支持操作員直接添加本地數(shù)據源，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)據源，簡化了數(shù)據源的添...

隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，越來越多的設備連接到企業(yè)網絡，數(shù)據網管面臨著管理這些海量物聯(lián)網設備的挑戰(zhàn)。物聯(lián)網設備的種類繁多，包括傳感器、智能家電、工業(yè)設備等，它們具有不同的通信協(xié)議和安全需求。數(shù)據網管需要確保這些設備能夠安全地接入網絡，并對其進行有效的管理和監(jiān)控。這包括設備的注冊、認證、授權，以及定期的安全更新和漏洞修復。例如，在一個智能工廠中，大量的工業(yè)傳感器和設備連接到網絡，數(shù)據網管要確保這些設備的數(shù)據能夠準確無誤地傳輸，同時防止惡意攻擊和數(shù)據泄露。此外，物聯(lián)網設備產生的數(shù)據量巨大，數(shù)據網管需要優(yōu)化網絡架構，以處理這些海量的數(shù)據，并確保數(shù)據的存儲和分析能夠滿足業(yè)務需求。 有了...

數(shù)據網管在應對網絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網絡故障可能隨時發(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)據網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)據網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)據備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網絡攻擊導致整個網絡癱瘓時，數(shù)據網管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網絡、恢復關鍵數(shù)據、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)據網管確保企業(yè)的業(yè)務能夠在較短的時間內恢復正常運行，減少...

上訊數(shù)據網關安全可控的數(shù)據庫訪問操作平臺。數(shù)據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)據庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據庫賬號的情況，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)據庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據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)據庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據，無法遮掩，數(shù)據庫中的敏感數(shù)據，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據等，如果不進行適當?shù)?**處理，可能會導致敏感數(shù)據被非法獲取和傳播，帶來嚴重的安全和法律風險。審計不全，追溯困難，如...

在云計算時代，數(shù)據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)據網管要確保數(shù)據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)據網關DG是數(shù)據庫管理的重要工具，具有一些功能特點，以強化權限管理...

上訊數(shù)據網關DG是一站式數(shù)據庫訪問管理平臺，能夠面向企業(yè)數(shù)據庫訪問實現(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)據網關能夠解決企業(yè)在數(shù)據庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險，如數(shù)據泄露、數(shù)據篡改/誤刪和法律遵從等。 上訊數(shù)據網關產品DG具有許多的優(yōu)勢的優(yōu)勢：1、數(shù)據庫兼容性更好、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)據網關DG操作日志及審計功能可提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數(shù)據訪問和平臺活動的監(jiān)控.哪個上訊數(shù)據網關哪家好批量導入***...

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，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)據模型，進行準確的數(shù)據查詢和管理操作?？缭磾?shù)據查詢：支持數(shù)據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)據庫的數(shù)據，實現(xiàn)跨源的數(shù)據整合和高效計算，滿足復雜的數(shù)據分析需求。關聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據源時，數(shù)據網關DG可以關聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據在內部泄露，通過實時***保護數(shù)據隱私，確保數(shù)據訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進行Web訪問時，Web...

在云計算時代，數(shù)據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)據網管要確保數(shù)據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)據網關能解決企業(yè)在數(shù)據庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險，如數(shù)據泄...

數(shù)據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：用戶可以根據預先定義好的字典算法對數(shù)據進行分類分級。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)據進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據實際需求上傳和管理字典數(shù)據，并與算法進行關聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內容，根據業(yè)務需求靈活管理字典數(shù)據，以滿足不同場景下的數(shù)據分類需求。(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)據分類分級操作。這種靈活的配置方式可以...

上訊數(shù)據網關DG數(shù)據源管理主要具備以下能力：***兼容性：數(shù)據源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數(shù)據庫平臺，包括主流數(shù)據庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產數(shù)據庫（如DM、GaussDB、Oscar等）、以及大數(shù)據平臺下的大數(shù)據庫（如Elasticsearch、MongoDB等）。這確保了在不同平臺上的***適用性。數(shù)據源分組管理：支持根據業(yè)務需求靈活配置數(shù)據源分組，幫助用戶更好地分類、管理和維護多數(shù)據源，提高系統(tǒng)的組織性和操作效率。批量數(shù)據庫密碼更新：提供批量修改數(shù)據庫密碼的功能，便于管理員高效、安全地更新多個數(shù)據庫的密碼，簡化管理...

數(shù)據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)據分類的準確性和效率。自定義算法分組：通過自定義算法分組，用戶可以根據算法的功能、用途或者行業(yè)領域等因素進行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享：所有用戶均可在分類分級算法組織架構下共享這些算法，提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據分類分級算法能夠為企業(yè)提供高效、準確的數(shù)據分類和分級服務，幫助企業(yè)更好地管理和保護數(shù)據資產，降低數(shù)據泄露和濫用的風險，提升數(shù)據安全...

在云計算時代，數(shù)據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)據網管要確保數(shù)據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)據網關DG包括被動式審批授權和主動式申請授權，支持對提交的申請...

數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達，基于AI的智能數(shù)據分類分級工具?；跀?shù)據字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據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)據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據環(huán)境下。數(shù)據網關DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應對大規(guī)模權限管理的需求，提...

大多企業(yè)數(shù)據環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據庫類型和數(shù)據存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據庫，數(shù)據雷達DR提供了***的數(shù)據庫管理功能，連通性測試：提供數(shù)據庫連通性測試功能，用戶可以通過平臺進行數(shù)據庫的連通性測試，確保數(shù)據庫正?？捎茫岣邤?shù)據操作的可靠性和穩(wěn)定性。批量導入數(shù)據庫：支持根據模板批量導入數(shù)據庫，簡化了數(shù)據庫的導入和配置流程，提高了管理效率?？焖侔l(fā)現(xiàn)數(shù)據庫：平臺支持根據局域網IP段和指定數(shù)據庫端口快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據庫，提高了數(shù)據庫的發(fā)現(xiàn)和接入效率，節(jié)省了用戶的時間和精力。域名通信代替后臺操作：針對域名通信的數(shù)據庫，平臺提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關系代替后臺操作的功能。默認級別配置和自定...

數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達，基于AI的智能數(shù)據分類分級工具?；跀?shù)據字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據字段的內容進行訓練，在不依靠數(shù)據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)據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據環(huán)境下。數(shù)據網關能夠解決企業(yè)在數(shù)據庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險。為什么上訊數(shù)據網關概況查看...

數(shù)據網關DG提供虛擬的數(shù)據訪問功能，通過字段級別的權限劃分和細顆粒度的權限管控，確保對訪問數(shù)據源的用戶進行有效的權限管理，保障數(shù)據的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據網關DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。提供內置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數(shù)據庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據網關的JDBC驅動，用戶可以在數(shù)據庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進行數(shù)據庫操作...

批量導入脫敏策略：為提高操作效率，數(shù)據網關DG支持根據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)據網關DG對外提供API接口，以便通過接口將敏感數(shù)據動態(tài)導入到數(shù)據網關平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的數(shù)據集成。脫敏后數(shù)據關聯(lián)性和可用性：數(shù)據網關DG可保證脫敏后數(shù)據的關聯(lián)性和可用性，確保在脫敏過程中不影響數(shù)據的完整性和業(yè)務的正常運行。動態(tài)脫敏效果展示：在訪問數(shù)據源時，數(shù)據網關DG關聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據展示動態(tài)脫敏效果，防止了企業(yè)內部敏感數(shù)據的外泄風險，同時保障數(shù)據的合規(guī)使用。上訊數(shù)據網關 DG 是企業(yè)數(shù)據安全的重要守護者，為信息流通筑起堅固防線。創(chuàng)新上訊數(shù)據網關技...

數(shù)據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：用戶可以根據預先定義好的字典算法對數(shù)據進行分類分級。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)據進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據實際需求上傳和管理字典數(shù)據，并與算法進行關聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內容，根據業(yè)務需求靈活管理字典數(shù)據，以滿足不同場景下的數(shù)據分類需求。(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)據分類分級操作。這種靈活的配置方式可以...

數(shù)據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：用戶可根據業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據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)據操作：用戶可進行多組特征數(shù)據的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據特征需求。為提高操作效率，數(shù)據網關DG支持根據模板批量導入脫敏策略，簡化大量配置脫敏策略的流程。提供...

數(shù)據智能平臺是基于數(shù)據編織架構和數(shù)據智能大模型的新一代數(shù)據管理平臺，解決組織內部由數(shù)據孤島帶來的數(shù)據資產梳理、數(shù)據分類分級、全局數(shù)據查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據安全合規(guī)等難題。數(shù)據網關（DG）是一站式數(shù)據庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術實現(xiàn)對于關系性數(shù)據庫、NoSQL數(shù)據庫、數(shù)據倉庫和數(shù)據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)據庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內部數(shù)據安全保護的需求和外部數(shù)據安全監(jiān)管的要求。數(shù)據網關DG對外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據動態(tài)導入數(shù)據網關平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據集成。推廣上訊數(shù)據網關優(yōu)勢數(shù)據網關DG支...

在云計算時代，數(shù)據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)據網管要確保數(shù)據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)據網關 DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網絡攻擊，...

數(shù)據雷達DR提供了強大的數(shù)據分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創(chuàng)建和管理數(shù)據分類分級模板，以滿足不同行業(yè)和業(yè)務領域的需求。以下是該功能的關鍵特點：自定義模板創(chuàng)建：用戶可以根據自身業(yè)務需求和數(shù)據特點，自定義創(chuàng)建數(shù)據分類分級模板。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱、級別名稱以及級別數(shù)量等參數(shù)，定制符合自己業(yè)務需求的模板。內置模板資源：平臺內置了多個常見行業(yè)領域的內置模板資源，包括金融行業(yè)、汽車行業(yè)等，用戶可以基于這些內置模板資源快速創(chuàng)建模板，節(jié)省了模板創(chuàng)建的時間和成本。算法關聯(lián)支持：用戶可以在模板中手動關聯(lián)類別和算法，也可以利用平臺提供的數(shù)據目錄提取算法并自動關聯(lián)，...