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。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號共享，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數(shù)據(jù)庫賬號的情況，這樣無法清楚地追蹤個人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。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。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(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)，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等，如果不進行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會導(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。審計不全，追溯困難，如果數(shù)據(jù)庫SQL審計不***，那么在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件時，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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高。跨源數(shù)據(jù)

在云計算時代，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)提供了靈活的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責(zé)與云服務(wù)提供商進行有效的溝通和協(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，確保在云端運行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運行。同時，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，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，避免不必要的費用支出!為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺資質(zhì)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應(yīng)能夠提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。

由于數(shù)據(jù)庫操作涉及到大量的個人信息和敏感數(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)措施來保護數(shù)據(jù)安全，就存在著嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等，實現(xiàn)運維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計，為數(shù)據(jù)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)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設(shè)。

上訊信息數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本：借助AI大模型，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護大量規(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)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進行規(guī)則編寫和維護，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。建立細顆粒度的權(quán)限控制機制，根據(jù)用戶角色和需求對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進行精確控制是必不可少的。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別，滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。此外系統(tǒng)內(nèi)置了對常見數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級別，并支持靈活地編輯和修改。任務(wù)調(diào)度與高效并發(fā)執(zhí)行：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持智能任務(wù)調(diào)度，確保任務(wù)高效執(zhí)行，減少對系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能。可配置化的任務(wù)參數(shù)：為適應(yīng)不同需求，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置，以更好地適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景。定時執(zhí)行任務(wù)：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務(wù)設(shè)置，以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進行識別，降低潛在風(fēng)險。多數(shù)據(jù)源任務(wù)配置：為了數(shù)據(jù)安全管理，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)，確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。結(jié)果打標(biāo)與管理：在任務(wù)結(jié)果中，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對已識別的敏感數(shù)據(jù)類型進行打標(biāo)確認，以便進行更為精細的敏感數(shù)據(jù)管理。任務(wù)重啟與歷史查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù)，同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細信息。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 強大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無縫對接。數(shù)據(jù)使用效率

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)配置，以更好地適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景。跨源數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓(xùn)練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準(zhǔn)確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度。可復(fù)制性更好基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓(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)分類分級模型的可復(fù)制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。跨源數(shù)據(jù)