权限回收

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。上讯数据网关DG允许批量修改访问权限的状态,提供了对权限状态的集中管理，方便权限管理员进行快速调整.权限回收

敏感数据多，缺少敏感数据保护手段：随着数据安全意识的提高，对于敏感数据的保护需求也日益迫切，但当前缺乏有效的敏感数据保护手段。企业内部存在大量敏感数据，如个人身份信息、财务数据等，但在数据的采集、存储、传输和处理过程中，往往缺乏相应的加密、脱敏、掩码等保护措施。这使得敏感数据容易受到未经授权的访问和窃取，对企业的数据安全构成了严重威胁。因此，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。

权限回收数据网关DG通过使用特定JDBC驱动实现对于数据执行SQL的获取和代理执行。

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。字典算法：(1)预定义字典算法支持：用户可以根据预先定义好的字典算法对数据进行分类分级。这些字典可以包括行业标准术语、关键词、敏感词等，帮助用户快速对数据进行分类。(2)自定义字段算法：支持用户根据实际需求上传和管理字典数据，并与算法进行关联配置。用户可以自定义字典内容，根据业务需求灵活管理字典数据，以满足不同场景下的数据分类需求。(3)多算法配置：用户可同时配置多个字典算法，并结合与、或、非等逻辑关系，实现更加复杂的数据分类分级操作。这种灵活的配置方式可以满足用户不同的分类需求，提升分类准确性和灵活性。

数据智能平台是基于数据编织架构和数据智能大模型的新一代数据管理平台，解决组织内部由数据孤岛带来的数据资产梳理、数据分类分级、全局数据查找、跨源联邦查询和数据安全合规等难题。数据网关（DG）是一站式数据库访问管理平台，通过业界**的虚拟访问代理技术实现对于关系性数据库、NoSQL数据库、数据仓库和数据湖的事前细粒度授权、事中访问行为管控和动态脱敏、事后访问日志审计，从而**降低数据库访问的管理复杂度，满足企业对于内部数据安全保护的需求和外部数据安全监管的要求。数据网关DG支持对指定的数据源、表所有者、表、字段和权限配置高危操作，以防止人员进行越权的敏感操作。

在云计算时代，数据网管需要适应新的技术架构和服务模式。云服务提供商为企业提供了灵活的计算、存储和网络资源。数据网管要负责与云服务提供商进行有效的沟通和协调，确保云资源的配置和管理符合企业的需求。他们需要监控云服务的性能和可用性，确保在云端运行的业务能够稳定运行。同时，要处理云服务与企业内部网络的集成和安全问题。例如，当企业将关键业务迁移到云端时，数据网管要确保数据在传输过程中的安全性和完整性，以及在云环境中的访问控制和权限管理得到有效实施。此外，数据网管还要考虑云服务的成本效益，合理选择云服务的类型和配置，避免不必要的费用支出!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。权限回收

上讯数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，适应不同场景.权限回收

数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别，满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别，并支持灵活地编辑和修改。任务调度与高效并发执行：数据网关DG支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。可配置化的任务参数：为适应不同需求，数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，以更好地适应不同的业务场景。定时执行任务：数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。多数据源任务配置：为了数据安全管理，数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。结果打标与管理：在任务结果中，数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认，以便进行更为精细的敏感数据管理。任务重启与历史查看：数据网关DG支持重新发现任务，同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。

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