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方便上讯数据网关产品介绍

来源: 发布时间:2025年03月28日

数据雷达提供了多种分类分级算法,包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法,旨在满足用户不同的分类需求,提高数据分类的准确性和效率。正则算法:(1)自定义正则:用户可以通过编写正则算法来对数据进行分类分级,根据自身业务需求,灵活定义匹配规则,实现数据的准确分类。(2)多字段打标支持:支持多字段方式,用户可以针对多个字段进行正则匹配,并根据匹配结果对数据的级别和类别进行打标,实现更加精细化的数据分类。(3)多算法配置:用户可同时配置多个正则算法进行逻辑操作,包括与、或、非等功能。通过组合不同的正则算法,可以实现更复杂的数据分类逻辑,提升分类准确性和灵活性。上讯数据网关DG通过增、删、改、查等权限,对数据访问者进行细颗粒度的权限管控.方便上讯数据网关产品介绍

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数据网关DG:权限管理员:负责数据权限的管理者,权限管理员拥有广泛的权限配置管理权力。包括对数据源、授权管理、审批管理、高危操作、动态脱敏等进行配置管理。此外,权限管理员还有提权申请、下载申请的权限,以及对WebSQL和权限总览的查看权限。数据访问员:作为平台中数据的使用者,数据访问员具有WebSQL、下载申请、提权申请的权限。同时,他们可以查看权限总览和授权列表,使数据的访问更加便捷和灵活。审计员:拥有对管理日志、权限日志、访问日志的查看权限。审计员的职责在于监控和审计系统的运行状况,确保数据的安全性和合规性。辅助上讯数据网关售后服务上讯数据网关能解决企业在数据库访问过程存在的安全和合规风险,如数据泄露、数据篡改/误删和法律遵从等。

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数据雷达(DR)是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品,能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品,数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于AI大模型,能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量,**提高了数据分类分级的准确度。可复制性更好基于AI大模型,通过针对数据字段的内容进行训练,在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度,所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于AI大模型,使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练,不需要针对不同的数据类型编写和维护。

随着物联网技术的发展,越来越多的设备连接到企业网络,数据网管面临着管理这些海量物联网设备的挑战。物联网设备的种类繁多,包括传感器、智能家电、工业设备等,它们具有不同的通信协议和安全需求。数据网管需要确保这些设备能够安全地接入网络,并对其进行有效的管理和监控。这包括设备的注册、认证、授权,以及定期的安全更新和漏洞修复。例如,在一个智能工厂中,大量的工业传感器和设备连接到网络,数据网管要确保这些设备的数据能够准确无误地传输,同时防止恶意攻击和数据泄露。此外,物联网设备产生的数据量巨大,数据网管需要优化网络架构,以处理这些海量的数据,并确保数据的存储和分析能够满足业务需求。


数据网关DG通过对于用户SQL语句的全部解析实现用户操作的细粒度权限管控。

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数据分类分级落地面临的挑战,传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低,基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差,数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达,基于AI的智能数据分类分级工具。基于数据字段内容的模型训练,保证了数据分类分级模型的可复制性基于AI大模型,通过针对数据字段的内容进行训练,在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度,所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性,可以应用在***的数据环境下。建立完善的敏感数据保护手段,加强对敏感数据的保护和管控,是当前亟需解决的问题。品牌上讯数据网关销售

上讯数据网关 DG 强大的兼容性,使其能够与各种企业网络环境无缝对接。方便上讯数据网关产品介绍

数据库越权操作带来的严重安全风险,内部员工或外部黑客越权访问数据库,可能导致数据的丢失、篡改、泄露等严重后果,不仅会影响企业的正常运营,还会对客户的隐私权和数据安全造成严重威胁。为了防范这些风险, 企业需要采取严格的数据安全措施,包括加强对数据库的访问权限管控、实施数据加密技术、建立完善的安全审计机制等,以保障数据的安全性和完整性,维护企业的稳定发展。数据网关 DG 通 过对数据库操作人员的细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL 审核、高危操作管控等,实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案,满足内部数据安全保护需求和外部监管要求。方便上讯数据网关产品介绍

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