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隨著人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過(guò)使用自動(dòng)化工具和腳本，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實(shí)現(xiàn)一些日常任務(wù)的自動(dòng)化處理，如設(shè)備配置備份、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測(cè)和報(bào)警等。人工智能技術(shù)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預(yù)測(cè)潛在的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，提前進(jìn)行防范和優(yōu)化。例如，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)行為模式，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術(shù)帶來(lái)了便利，數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術(shù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以便在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中做出準(zhǔn)確的判斷和決策。例如，當(dāng)自動(dòng)化系統(tǒng)發(fā)出錯(cuò)誤的報(bào)警或無(wú)法處理某些特殊情況時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進(jìn)行干預(yù)和解決。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)。...

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作平臺(tái)。數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號(hào)共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫(kù)操作中，存在不同用戶共用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)的情況，這樣無(wú)法清楚地追蹤個(gè)人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，且難以審計(jì)和追蹤每個(gè)用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiǎn)。對(duì)于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無(wú)法遮掩，數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感數(shù)據(jù)，如個(gè)人信息、企業(yè)機(jī)密數(shù)據(jù)等，如果不進(jìn)行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會(huì)導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來(lái)嚴(yán)重的安全和法律風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)不全，追溯困難，如...

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(wèn)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(guò)程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問(wèn)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)客戶端的操作錄像。...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì)。流量監(jiān)測(cè)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過(guò)深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門(mén)在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂(lè)內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門(mén)溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以...

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。字典算法：(1)預(yù)定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預(yù)先定義好的字典算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)。這些字典可以包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)、關(guān)鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實(shí)際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)字典算法，并結(jié)合與、或、非等邏輯關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類分級(jí)操作。這種靈活的配置方式可以...

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(wú)法滿足快速增長(zhǎng)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(xiě)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。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(xiě)和維護(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫(xiě)和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。建立細(xì)顆粒度的權(quán)限控制機(jī)制，根據(jù)用戶角色和需求對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行精...

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(xiě)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(xiě)和維護(hù)大量規(guī)則的問(wèn)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(xiě)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(lái)了新的可能性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)有哪些 為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危S...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會(huì)利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過(guò)快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行，減少...

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫(kù)類型，包括常見(jiàn)的主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺(tái)通過(guò)支持常見(jiàn)的jdbc協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和管理。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)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.分類分...

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(wú)法滿足快速增長(zhǎng)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(xiě)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。基于數(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(guò)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)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)...

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作平臺(tái)。數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號(hào)共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫(kù)操作中，存在不同用戶共用一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)的情況，這樣無(wú)法清楚地追蹤個(gè)人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，且難以審計(jì)和追蹤每個(gè)用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫(kù)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(xiǎn)。對(duì)于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無(wú)法遮掩，數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感數(shù)據(jù)，如個(gè)人信息、企業(yè)機(jī)密數(shù)據(jù)等，如果不進(jìn)行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會(huì)導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來(lái)嚴(yán)重的安全和法律風(fēng)險(xiǎn)。審計(jì)不全，追溯困難，如...

由于數(shù)據(jù)庫(kù)操作涉及到大量的個(gè)人信息和敏感數(shù)據(jù)，如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)操作過(guò)程中沒(méi)有建立健全的安全管理制度，未能進(jìn)行必要的安全教育培訓(xùn)，或者沒(méi)有采取足夠的技術(shù)措施來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)安全，就存在著嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)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，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)管理者提供簡(jiǎn)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。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設(shè)。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括 敏感數(shù)據(jù)多，缺少敏感...

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫(kù)類型，包括常見(jiàn)的主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺(tái)通過(guò)支持常見(jiàn)的jdbc協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和管理。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識(shí)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，適應(yīng)不同場(chǎng)景.一...

數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡(jiǎn)化了...

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。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動(dòng)化分類分級(jí)：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動(dòng)切換至該算法模型，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)過(guò)程存在的安全和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解...

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(wú)法滿足快速增長(zhǎng)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(xiě)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。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(xiě)和維護(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫(xiě)和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 可以對(duì)進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會(huì)利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級(jí)別和類別，以滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)技術(shù)指導(dǎo)隨著移...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì)。流量監(jiān)測(cè)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過(guò)深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門(mén)在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂(lè)內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門(mén)溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以...

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對(duì)萬(wàn)豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 ...

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級(jí)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(duì)常見(jiàn)數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級(jí)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(duì)系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能?？膳渲没娜蝿?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(shí)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(chǎng)景。定時(shí)執(zhí)行任務(wù)：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)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)。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(shí)別任務(wù)，確保在不同數(shù)據(jù)源中都...

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對(duì)萬(wàn)豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 ...

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對(duì)萬(wàn)豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 ...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會(huì)利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過(guò)快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行，減少...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會(huì)利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過(guò)快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行,上訊...

數(shù)據(jù)雷達(dá)（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)產(chǎn)品，能夠針對(duì)關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級(jí)模型訓(xùn)練和自動(dòng)化識(shí)別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達(dá)產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢(shì):結(jié)果更準(zhǔn)確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類型在詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而針對(duì)數(shù)據(jù)類型建立語(yǔ)義級(jí)別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度?？蓮?fù)制性更好基于AI大模型，通過(guò)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。擴(kuò)展性更好基于AI大模型，使用人員只需要...

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對(duì)萬(wàn)豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 ...

數(shù)據(jù)庫(kù)操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫(kù)變更管理、權(quán)限控制和敏感數(shù)據(jù)保護(hù)等方面。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)庫(kù)管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡(jiǎn)單，使用更安全。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)功能 隨著人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在...

根據(jù)個(gè)人信息保護(hù)法第五十一條的規(guī)定，個(gè)人信息處理者應(yīng)根據(jù)個(gè)人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風(fēng)險(xiǎn)等，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)以及個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中未能合理確定個(gè)人信息處理的操作權(quán)限，或者沒(méi)有采取有效的措施來(lái)防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人信息的泄露或丟失不僅可能對(duì)用戶的權(quán)益造成損害，也可能導(dǎo)致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機(jī)。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識(shí)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(chǎng)景。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)技術(shù)指導(dǎo)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...

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(wèn)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(guò)程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問(wèn)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能面向企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)實(shí)現(xiàn)...

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(wú)法滿足快速增長(zhǎng)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(xiě)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。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(xiě)和維護(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫(xiě)和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操...