敏感數(shù)據(jù)多,，缺少敏感數(shù)據(jù)保護手段：隨著數(shù)據(jù)安全意識的提高，對于敏感數(shù)據(jù)的保護需求也日益迫切,，但當前缺乏有效的敏感數(shù)據(jù)保護手段,。企業(yè)內部存在大量敏感數(shù)據(jù)，如個人身份信息,、財務數(shù)據(jù)等,，但在數(shù)據(jù)的采集、存儲,、傳輸和處理過程中,，往往缺乏相應的加密、脫敏,、掩碼等保護措施,。這使得敏感數(shù)據(jù)容易受到未經(jīng)授權的訪問和竊取，對企業(yè)的數(shù)據(jù)安全構成了嚴重威脅,。因此,，建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護手段，加強對敏感數(shù)據(jù)的保護和管控,，是當前亟需解決的問題,。

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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)，允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件,，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型,，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算,，滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時,，數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG可以關聯(lián)脫敏策略,，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內部泄露,，通過實時保護數(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：在進行Web訪問時，Web訪問頁面可提供水印功能,，抗截圖,、抗拍攝。此功能增強了數(shù)據(jù)的安全保護,，通過水印技術提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性,，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權地捕捉或泄露。結果集操作：支持在結果集中修改數(shù)據(jù),，包括新增,、刪除、復制行,，導入Excel數(shù)據(jù)等,，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結果集中直接進行數(shù)據(jù)操作,，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導入方式,，增強了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

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數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現(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大模型的先進技術,。這一引擎能夠同時對數(shù)據(jù)類型進行詞法、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)字段內容的模型訓練,，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性：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制性，采用AI大模型進行訓練時,，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到很高的準確度。這意味著訓練后的數(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。

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