數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無法滿足快速增長(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)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級(jí)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(jí)工具。自動(dòng)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(duì)一個(gè)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(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)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(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 可以對(duì)進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)商家

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供以下關(guān)鍵功能，以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問和處理過程中得到動(dòng)態(tài)脫敏，防止敏感信息泄露。動(dòng)態(tài)脫敏策略配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)類別或字段配置動(dòng)態(tài)脫敏策略，確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)，防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。類別策略模板配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應(yīng)用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)類別應(yīng)用相應(yīng)的保護(hù)措施，提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應(yīng)用于多個(gè)數(shù)據(jù)源。這一功能簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設(shè)置的繁瑣操作。

輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊數(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。

由于數(shù)據(jù)庫操作涉及到大量的個(gè)人信息和敏感數(shù)據(jù)，如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作過程中沒有建立健全的安全管理制度，未能進(jìn)行必要的安全教育培訓(xùn)，或者沒有采取足夠的技術(shù)措施來保護(hù)數(shù)據(jù)安全，就存在著嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對(duì)數(shù)據(jù)庫訪問人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級(jí)、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏等，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)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。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設(shè)。

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。企業(yè)急需一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。

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(chǔ)平臺(tái)。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(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫（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)庫的連接和管理。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問權(quán)限的狀態(tài)，提供了對(duì)權(quán)限狀態(tài)的集中管理,方便權(quán)限管理員進(jìn)行快速調(diào)整.提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是真的嗎

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 的實(shí)時(shí)監(jiān)控功能，讓企業(yè)隨時(shí)掌握數(shù)據(jù)流動(dòng)狀態(tài)，便于及時(shí)做出決策。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)商家

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺(tái)。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號(hào)共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中，存在不同用戶共用一個(gè)數(shù)據(jù)庫賬號(hào)的情況，這樣無法清楚地追蹤個(gè)人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，且難以審計(jì)和追蹤每個(gè)用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無法遮掩，數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù)，如個(gè)人信息、企業(yè)機(jī)密數(shù)據(jù)等，如果不進(jìn)行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會(huì)導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來嚴(yán)重的安全和法律風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)不全，追溯困難，如果數(shù)據(jù)庫SQL審計(jì)不***，那么在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件時(shí)，將難以追溯事件的來源和過程，且無法滿足合規(guī)性要求，增加企業(yè)的合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)。 多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)商家