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数据网管在监控网络流量方面扮演着重要的角色。通过对网络流量的实时监测和分析，他们能够了解网络的使用情况和趋势。流量监测可以帮助数据网管发现异常的流量模式，如突然的流量峰值或持续的高流量消耗。这可能是由于网络攻击、病毒传播或某个应用程序的异常行为导致的。通过深入分析流量数据，数据网管可以确定哪些应用程序或用户占用了大量的网络资源，并采取相应的措施进行优化或限制。例如，如果发现某个部门在工作时间内大量下载娱乐内容，导致网络拥堵，数据网管可以与该部门沟通，制定合理的网络使用政策，以确保网络资源的公平分配和有效利用。此外，流量监测还为网络规划和升级提供了重要的依据。根据流量的增长趋势，数据网管可以提前规划网络扩容，以满足未来业务发展的需求。

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由于数据库操作涉及到大量的个人信息和敏感数据，如果企业在数据库操作过程中没有建立健全的安全管理制度，未能进行必要的安全教育培训，或者没有采取足够的技术措施来保护数据安全，就存在着严重的合规风险。上讯数据网关DG通过对数据库访问人员的细颗粒度权限管控、敏感数据分类分级、敏感数据动态脱敏等，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。助力企业数据安全建设。

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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。

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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数据安全法和个人信息保护法等相关法律法规，对数据处理活动提出了明确的规定和要求，为了降低数据库操作的合规风险，企业应该建立健全的数据安全管理制度，包括规范数据处理流程、加强安全培训教育、实施严格的权限控制和访问审计、采用先进的加密技术等措施，确保数据的合规性和安全性，维护用户权益和企业的声誉。上讯数据网关DG通过对数据库访问人员的细颗粒度权限管控、敏感数据分类分级、敏感数据动态脱敏等，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。助力企业数据安全建设。

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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。推广上讯数据网关销售