上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(shí)現(xiàn)事前細(xì)粒度授權(quán)、事中高危操作管控和動態(tài)脫敏、事后錄像和日志審計(jì)。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(fēng)險(xiǎn)，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(wǎng)關(guān)產(chǎn)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(xì)產(chǎn)品情況可登錄上訊信息官方網(wǎng)站進(jìn)行咨詢。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強(qiáng)對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)怎么樣

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(shí)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。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)怎么樣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 強(qiáng)大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無縫對接。

數(shù)據(jù)雷達(dá)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(yīng)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(zhǔn)確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持?jǐn)?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(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動化打標(biāo)，降低人工干預(yù)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(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。

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(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，涵蓋了以下關(guān)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(shí)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(guān) 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(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

查看高危操作記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可記錄所有高危操作的復(fù)核、告警和阻斷事件，使審計(jì)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(yīng)的應(yīng)對措施。SQL語句審計(jì)：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可支持對SQL語句的訪問事件進(jìn)行審計(jì)，此審計(jì)應(yīng)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(xì)信息，確保每個數(shù)據(jù)庫操作都能被追溯和審計(jì)。會話日志查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(jì)與監(jiān)控支持，審計(jì)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，并實(shí)時查看和逐條回放功能使審計(jì)員能夠詳細(xì)分析每個查詢的執(zhí)行過程，確保操作的透明度和合規(guī)性。另外，審計(jì)員還可以將錄像文件下載到本地，并使用下載的播放器進(jìn)行離線播放，增強(qiáng)了審計(jì)工作的靈活性，且支持倍速播放，允許加快回放速度，提高了處理效率，適用于處理大量操作記錄。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可保證脫敏后數(shù)據(jù)的關(guān)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(wù)的正常運(yùn)行。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價

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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)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓(xùn)練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達(dá)產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準(zhǔn)確基于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?？蓮?fù)制性更好基于AI大模型，通過針對數(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)分類分級模型的可復(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(shí)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)。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)怎么樣