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怎樣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)企業(yè)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-05-05

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?;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)制性基于AI大模型,通過針對(duì)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(jí)模型的可復(fù)制性,可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。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.怎樣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)企業(yè)

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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??缭磾?shù)據(jù)查詢:支持?jǐn)?shù)據(jù)庫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。


推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)企業(yè)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。

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上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級(jí):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:借助AI大模型,我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)特征的自動(dòng)提取和數(shù)據(jù)模型的自動(dòng)訓(xùn)練,從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而不必針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù),從而**降低了相關(guān)成本。這種自動(dòng)化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。

在云計(jì)算時(shí)代,數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應(yīng)新的技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)模式。云服務(wù)提供商為企業(yè)提供了靈活的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負(fù)責(zé)與云服務(wù)提供商進(jìn)行有效的溝通和協(xié)調(diào),確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務(wù)的性能和可用性,確保在云端運(yùn)行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí),要處理云服務(wù)與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的集成和安全問題。例如,當(dāng)企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)遷移到云端時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性,以及在云環(huán)境中的訪問控制和權(quán)限管理得到有效實(shí)施此外,數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務(wù)的成本效益,合理選擇云服務(wù)的類型和配置,避免不必要的費(fèi)用支出!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)。

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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。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)。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(wù)調(diào)度,確保任務(wù)高效執(zhí)行,減少對(duì)系統(tǒng)資源的依賴,提升整體性能。怎樣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)企業(yè)

數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn),尤其在信息化時(shí)代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下,合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對(duì)和解決的問題之一。數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī),對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提出了明確的規(guī)定和要求,旨在保護(hù)用戶的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全。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。


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