敏感數(shù)據(jù)多，缺少敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段：隨著數(shù)據(jù)安全意識(shí)的提高，對(duì)于敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)需求也日益迫切，但當(dāng)前缺乏有效的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段。企業(yè)內(nèi)部存在大量敏感數(shù)據(jù)，如個(gè)人身份信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，但在數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和處理過程中，往往缺乏相應(yīng)的加密、脫敏、掩碼等保護(hù)措施。這使得敏感數(shù)據(jù)容易受到未經(jīng)授權(quán)的訪問和竊取，對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。因此，建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段，加強(qiáng)對(duì)敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)和管控，是當(dāng)前亟需解決的問題。

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。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價(jià)

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(jù)，允許用戶詳細(xì)了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作。跨源數(shù)據(jù)查詢：支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算，允許用戶在一個(gè)SQL語句中同時(shí)訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計(jì)算，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(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，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過實(shí)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進(jìn)行Web訪問時(shí)，Web訪問頁面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù)，包括新增、刪除、復(fù)制行，導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)一體化數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供細(xì)致的數(shù)據(jù)下載審批機(jī)制，確保只有合適的人員獲得敏感數(shù)據(jù)下載權(quán)限，避免*感數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)。

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、語法和語義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語義級(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。基于數(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提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級(jí)別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對(duì)訪問數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對(duì)大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺(tái)，通過瀏覽器Web頁面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強(qiáng)了用戶操作的靈活性和便利性。客戶端和工具支持：通過使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動(dòng)，用戶可以在數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場(chǎng)景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是一站式數(shù)據(jù)庫(kù)訪問管理平臺(tái)。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì)。流量監(jiān)測(cè)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容，以滿足未來業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。

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。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能可提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控.方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價(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。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過編寫正則算法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)，根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，靈活定義匹配規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。(2)多字段打標(biāo)支持：支持多字段方式，用戶可以針對(duì)多個(gè)字段進(jìn)行正則匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)的級(jí)別和類別進(jìn)行打標(biāo)，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)正則算法進(jìn)行邏輯操作，包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法，可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價(jià)