數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供***的、可追溯的操作記錄，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控。以下是產(chǎn)品在操作日志及審計(jì)方面的詳細(xì)功能描述：查看操作日志：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持用戶查看在平臺(tái)上的所有操作日志，包括對(duì)系統(tǒng)設(shè)置、組織架構(gòu)配置以及其他關(guān)鍵操作的記錄，確保所有操作都能被審查。查看申請(qǐng)、審批、下載、提權(quán)記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供對(duì)所有申請(qǐng)、審批、下載、提權(quán)等關(guān)鍵記錄的查看功能，幫助審計(jì)員能夠***了解平臺(tái)上的權(quán)限授權(quán)與審批事件。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(shù)據(jù)庫(kù)管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)銷(xiāo)售電話

數(shù)據(jù)雷達(dá)（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)產(chǎn)品，能夠針對(duì)關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類(lèi)分級(jí)模型訓(xùn)練和自動(dòng)化識(shí)別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達(dá)產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢(shì):結(jié)果更準(zhǔn)確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型在詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型建立語(yǔ)義級(jí)別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度?？蓮?fù)制性更好基于AI大模型，通過(guò)針對(duì)數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)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(dá)到很高的準(zhǔn)確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)模型的可復(fù)制性。擴(kuò)展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類(lèi)型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型編寫(xiě)和維護(hù)。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品介紹上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG關(guān)聯(lián)脫敏策略，對(duì)查詢出的數(shù)據(jù)展示動(dòng)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(fēng)險(xiǎn).

數(shù)據(jù)網(wǎng)管，作為現(xiàn)代信息技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵角色，肩負(fù)著保障數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的重要使命。它就像是網(wǎng)絡(luò)世界的交通警察，時(shí)刻監(jiān)控著數(shù)據(jù)的流動(dòng)，確保一切有條不紊。在一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)數(shù)的信息包在不斷傳輸。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過(guò)先進(jìn)的監(jiān)測(cè)工具和技術(shù)，實(shí)時(shí)跟蹤這些數(shù)據(jù)的路徑和狀態(tài)。一旦發(fā)現(xiàn)異常，如數(shù)據(jù)擁堵、傳輸錯(cuò)誤或潛在的安全威脅，立即采取行動(dòng)進(jìn)行調(diào)整和修復(fù)。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸中斷，數(shù)據(jù)網(wǎng)管能夠迅速定位問(wèn)題所在，并通過(guò)重新規(guī)劃數(shù)據(jù)路由，確保信息能夠繼續(xù)暢通無(wú)阻地流動(dòng)。數(shù)據(jù)網(wǎng)管還負(fù)責(zé)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和流量模式，合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣?。這就像是為網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)開(kāi)辟了專(zhuān)屬的快速通道，讓關(guān)鍵業(yè)務(wù)能夠優(yōu)先獲得足夠的帶寬支持!

安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作平臺(tái)需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端，統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)入口，基于瀏覽器，即開(kāi)即用，方便用戶能夠無(wú)縫地管理和查詢多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，簡(jiǎn)化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)申請(qǐng)審批流程，管理員可以在一個(gè)地方管理所有數(shù)據(jù)庫(kù)的賬號(hào)、權(quán)限和操作行為，確保權(quán)限管理的一致性，避免權(quán)限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動(dòng)態(tài)脫敏，確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù)，未經(jīng)授權(quán)的用戶只能訪問(wèn)到***后的數(shù)據(jù)，有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。***授權(quán)和操作日志審計(jì)，詳細(xì)記錄每個(gè)用戶的行為，包括何時(shí)訪問(wèn)了哪個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)、執(zhí)行了什么操作等，幫助審計(jì)員快速識(shí)別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作平臺(tái)。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類(lèi)分級(jí)算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法，旨在滿足用戶不同的分類(lèi)需求，提高數(shù)據(jù)分類(lèi)的準(zhǔn)確性和效率。字典算法：(1)預(yù)定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預(yù)先定義好的字典算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)。這些字典可以包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)、關(guān)鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實(shí)際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分類(lèi)需求。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)字典算法，并結(jié)合與、或、非等邏輯關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類(lèi)需求，提升分類(lèi)準(zhǔn)確性和靈活性。建立細(xì)顆粒度的權(quán)限控制機(jī)制，根據(jù)用戶角色和需求對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行精確控制是必不可少的。數(shù)據(jù)智能平臺(tái)介紹

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持跨源數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)銷(xiāo)售電話

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具。基于AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)：語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)引擎，實(shí)現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配和分類(lèi)分級(jí)基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型在詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型建立語(yǔ)義級(jí)別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)銷(xiāo)售電話