數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(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(kù)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(dòng)化分類分級(jí)：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動(dòng)切換至該算法模型，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(duì)不同的數(shù)據(jù)特征需求。借助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類型數(shù)據(jù)的管控，提升數(shù)據(jù)管理效率。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

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(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過3億客戶的個(gè)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(duì)萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，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。

跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫(kù)管理的**工具，具有一些功能特點(diǎn)，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(shí)現(xiàn)完備的審批、申請(qǐng)流程，包括被動(dòng)式審批授權(quán)和主動(dòng)式申請(qǐng)授權(quán)，并支持對(duì)提交的申請(qǐng)進(jìn)行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運(yùn)轉(zhuǎn)。操作員可以配置數(shù)據(jù)庫(kù)訪問時(shí)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(jí)別權(quán)限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進(jìn)行字段級(jí)別的劃分，通過增、刪、改、查等權(quán)限，對(duì)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)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級(jí):在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)的過程中，語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎采用了基于AI大模型的先進(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語(yǔ)義級(jí)別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準(zhǔn)確地理解和區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)分類分級(jí)的精確度和可信度?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性：語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性，采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度。這意味著訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行，具有很高的適用性和通用性，為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 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(yùn)行。

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(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫(kù)類型，包括常見的主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺(tái)通過支持常見的jdbc協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和管理。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(jiǎn)化大量配置脫敏策略的流程。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪個(gè)好

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的設(shè)置，以確保定期對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(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需求，提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)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(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領(lǐng)域等因素進(jìn)行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個(gè)分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時(shí)也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個(gè)算法的分類和屬性。分類分級(jí)算法共享：所有用戶均可在分類分級(jí)算法組織架構(gòu)下共享這些算法，提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級(jí)算法能夠?yàn)槠髽I(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類和分級(jí)服務(wù)，幫助企業(yè)更好地管理和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)，提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平，增強(qiáng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的控制能力，從而提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)