權限管理員:負責數(shù)據(jù)權限的管理者,權限管理員擁有大的權限配置管理權力。包括對數(shù)據(jù)源、授權管理、審批管理、高危操作、動態(tài)脫敏等進行配置管理。此外,權限管理員還有提權申請、下載申請的權限,以及對WebSQL和權限總覽的查看權限。數(shù)據(jù)訪問員:作為平臺中數(shù)據(jù)的使用者,數(shù)據(jù)訪問員具有WebSQL、下載申請、提權申請的權限。同時,他們可以查看權限總覽和授權列表,使數(shù)據(jù)的訪問更加便捷和靈活。審計員:擁有對管理日志、權限日志、訪問日志的查看權限。審計員的職責在于監(jiān)控和審計系統(tǒng)的運行狀況,確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。
上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置,適應不同場景.哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關哪家好
數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別,滿足特定業(yè)務和合規(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。任務調(diào)度與高效并發(fā)執(zhí)行:數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持智能任務調(diào)度,確保任務高效執(zhí)行,減少對系統(tǒng)資源的依賴,提升整體性能??膳渲没娜蝿諈?shù):為適應不同需求,數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置,以更好地適應不同的業(yè)務場景。定時執(zhí)行任務:數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務設置,以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進行識別,降低潛在風險。多數(shù)據(jù)源任務配置:為了數(shù)據(jù)安全管理,數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務,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)。結果打標與管理:在任務結果中,數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持對已識別的敏感數(shù)據(jù)類型進行打標確認,以便進行更為精細的敏感數(shù)據(jù)管理。任務重啟與歷史查看:數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務,同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務的詳細信息。
推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關包括數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板,以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。
數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法等相關法律法規(guī),對數(shù)據(jù)處理活動提出了明確的規(guī)定和要求,為了降低數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風險,企業(yè)應該建立健全的數(shù)據(jù)安全管理制度,包括規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程、加強安全培訓教育、實施嚴格的權限控制和訪問審計、采用先進的加密技術等措施,確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和安全性,維護用戶權益和企業(yè)的聲譽。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權限管控、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。
上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關安全可控的數(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,導致權限濫用,增加數(shù)據(jù)泄露風險,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?shù)?**處理,可能會導致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播,帶來嚴重的安全和法律風險。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)性風險。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG對外提供API接口,通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導入數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺進行脫敏,實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。
數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差,數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達,基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?;跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓練,保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性基于AI大模型,通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練,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確度,所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性,可以應用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務,同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務的詳細信息。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關好處
數(shù)據(jù)庫操作的安全風*是當今企業(yè)面臨的嚴峻挑戰(zhàn)之一。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關哪家好
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