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        來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-05-04

        敏感數(shù)據(jù)多,缺少敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段:隨著數(shù)據(jù)安全意識的提高,對于敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)需求也日益迫切,但當(dāng)前缺乏有效的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段。企業(yè)內(nèi)部存在大量敏感數(shù)據(jù),如個(gè)人身份信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等,但在數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和處理過程中,往往缺乏相應(yīng)的加密、脫敏、掩碼等保護(hù)措施。這使得敏感數(shù)據(jù)容易受到未經(jīng)授權(quán)的訪問和竊取,對企業(yè)的數(shù)據(jù)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。因此,建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段,加強(qiáng)對敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)和管控,是當(dāng)前亟需解決的問題。


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        表屬性查看:支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性,以及表數(shù)據(jù),允許用戶詳細(xì)了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件,幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型,進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作。跨源數(shù)據(jù)查詢:支持?jǐn)?shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,實(shí)現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算,允許用戶在一個(gè)SQL語句中同時(shí)訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計(jì)算,滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略:在訪問數(shù)據(jù)源時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略,對查詢出的數(shù)據(jù)展示動(dòng)態(tài)脫敏效果,有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露,通過實(shí)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能:在進(jìn)行Web訪問時(shí),Web訪問頁面可提供水印功能,抗截圖、抗拍攝。此功能增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全保護(hù),通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性,防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作:支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù),包括新增、刪除、復(fù)制行,導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等,提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性,用戶可以在結(jié)果集中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)操作,支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式,增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的靈活性。


        提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)一體化數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供細(xì)致的數(shù)據(jù)下載審批機(jī)制,確保只有合適的人員獲得敏感數(shù)據(jù)下載權(quán)限,避免*感數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險(xiǎn)。

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        數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級:在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級的過程中,語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時(shí)對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而建立起語義級別的高維度特征向量。通過這種方式,引擎能夠更加準(zhǔn)確地理解和區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù),提高了數(shù)據(jù)分類分級的精確度和可信度?;跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練,保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性:語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性,采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋,即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度。這意味著訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行,具有很高的適用性和通用性,為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。

        數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能,通過字段級別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控,確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)行有效的權(quán)限管理,保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù),優(yōu)化查詢性能,確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺,通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢、修改、管理等操作,無需額外的客戶端軟件,增強(qiáng)了用戶操作的靈活性和便利性??蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動(dòng),用戶可以在數(shù)據(jù)庫客戶端(如DBeaver、Datagrip)和BI分析工具(如SmartBI、帆軟Report)中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作,拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場景。



        上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺。

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        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。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析,他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(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)部門在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂內(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)測還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢,數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容,以滿足未來業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。



        針對這些挑戰(zhàn),企業(yè)需要建立*面的數(shù)據(jù)庫管理機(jī)制和安全保障體系,提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線

        上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能可提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強(qiáng)對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動(dòng)的監(jiān)控.方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價(jià)

        數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級算法,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。正則算法:(1)自定義正則:用戶可以通過編寫正則算法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級,根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求,靈活定義匹配規(guī)則,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。(2)多字段打標(biāo)支持:支持多字段方式,用戶可以針對多個(gè)字段進(jìn)行正則匹配,并根據(jù)匹配結(jié)果對數(shù)據(jù)的級別和類別進(jìn)行打標(biāo),實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置:用戶可同時(shí)配置多個(gè)正則算法進(jìn)行邏輯操作,包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法,可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯,提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價(jià)