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(shù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(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)分類分級工具。基于AI大模型進(jìn)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?qū)崿F(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(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)庫操作的安全風(fēng)*是當(dāng)今企業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持高可用部署，確保系統(tǒng)在高負(fù)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(guān)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(gòu)，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(wù)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(luò)問題或其他不可預(yù)見的情況而導(dǎo)致的服務(wù)中斷風(fēng)險。性能監(jiān)控：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG實施***的性能監(jiān)控，關(guān)注節(jié)點的關(guān)鍵指標(biāo)，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)絡(luò)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(shè)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)健康狀況的及時響應(yīng)，幫助管理員采取預(yù)防性措施，避免性能下降或系統(tǒng)崩潰。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑為提高操作效率，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入脫敏策略，簡化大量配置脫敏策略的流程。

數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)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)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局?jǐn)?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(wǎng)關(guān)（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(shù)實現(xiàn)對于關(guān)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(xì)粒度授權(quán)、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(fù)雜度，滿足企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現(xiàn)運維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計，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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

有了上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理更加科學(xué)、規(guī)范，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供堅實保障。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫管理的**工具，具有一些功能特點，以強(qiáng)化權(quán)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(guān)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(quán)和主動式申請授權(quán)，并支持對提交的申請進(jìn)行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運轉(zhuǎn)。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(yīng)用訪問權(quán)限。字段級別權(quán)限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進(jìn)行字段級別的劃分，通過增、刪、改、查等權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，遵循**小權(quán)限原則，確保數(shù)據(jù)訪問者只能訪問自身權(quán)限的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)配置，以更好地適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景。什么是上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價

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(shù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(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)分類分級工具。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)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(zhǔn)備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價