方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價(jià)

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)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(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱(chēng)和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)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(lèi)分級(jí)工具?；贏I大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的優(yōu)勢(shì)：語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)引擎，實(shí)現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類(lèi)型匹配和分類(lèi)分級(jí)基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)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(lèi)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(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度。數(shù)據(jù)庫(kù)操作的安全風(fēng)*是當(dāng)今企業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價(jià)

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持高可用部署，確保系統(tǒng)在高負(fù)載和異常情況下依然保持穩(wěn)定運(yùn)行，具體功能如下：高可用部署：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)支持訪(fǎng)問(wèn)節(jié)點(diǎn)的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來(lái)的影響。采用高可用部署架構(gòu)，系統(tǒng)在一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)可以無(wú)縫切換到備用節(jié)點(diǎn)，從而確保服務(wù)的連續(xù)性和可用性，有助于降低系統(tǒng)因硬件故障、網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題或其他不可預(yù)見(jiàn)的情況而導(dǎo)致的服務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。性能監(jiān)控：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG實(shí)施***的性能監(jiān)控，關(guān)注節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，包括CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)等狀態(tài)，系統(tǒng)管理員可以根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，配置告警用戶(hù)和告警閾值，在這些參數(shù)超出設(shè)定范圍時(shí)告警用戶(hù)將接收到警報(bào)通知。這樣的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)確保了對(duì)系統(tǒng)健康狀況的及時(shí)響應(yīng)，幫助管理員采取預(yù)防性措施，避免性能下降或系統(tǒng)崩潰。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑為提高操作效率，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入脫敏策略，簡(jiǎn)化大量配置脫敏策略的流程。

數(shù)據(jù)智能平臺(tái)是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢(xún)和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)管理平臺(tái)，通過(guò)業(yè)界**的虛擬訪(fǎng)問(wèn)代理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán)、事中訪(fǎng)問(wèn)行為管控和動(dòng)態(tài)脫敏、事后訪(fǎng)問(wèn)日志審計(jì)，從而**降低數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)的管理復(fù)雜度，滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。

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(fǎng)問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶(hù)的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶(hù)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(hù)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(mǎn)足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

有了上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理更加科學(xué)、規(guī)范，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)保障。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫(kù)管理的**工具，具有一些功能特點(diǎn)，以強(qiáng)化權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)的安全性和可控性。審批流程的靈活性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG引入工單模式，實(shí)現(xiàn)完備的審批、申請(qǐng)流程，包括被動(dòng)式審批授權(quán)和主動(dòng)式申請(qǐng)授權(quán)，并支持對(duì)提交的申請(qǐng)進(jìn)行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運(yùn)轉(zhuǎn)。操作員可以配置數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間（如*在工作日下午17:00-18:00訪(fǎng)問(wèn)），并限制外部應(yīng)用訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限。字段級(jí)別權(quán)限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限進(jìn)行字段級(jí)別的劃分，通過(guò)增、刪、改、查等權(quán)限，對(duì)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，遵循**小權(quán)限原則，確保數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)者只能訪(fǎng)問(wèn)自身權(quán)限的數(shù)據(jù)源。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。什么是上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG，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(mǎn)足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價(jià)

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)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(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱(chēng)和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型編寫(xiě)和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)單價(jià)