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，如果數(shù)據(jù)庫(kù)SQL審計(jì)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(shí)，將難以追溯事件的來(lái)源和過(guò)程,，且無(wú)法滿足合規(guī)性要求,，增加企業(yè)的合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)兼容性更好,、穩(wěn)定性和性能更高,。跨源數(shù)據(jù)

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!為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)資質(zhì)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供完整的,、可追溯的操作記錄,，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控。

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。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)行精確控制是必不可少的,。

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)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù),。結(jié)果打標(biāo)與管理：在任務(wù)結(jié)果中,，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)已識(shí)別的敏感數(shù)據(jù)類型進(jìn)行打標(biāo)確認(rèn)，以便進(jìn)行更為精細(xì)的敏感數(shù)據(jù)管理,。任務(wù)重啟與歷史查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù),，同時(shí)通過(guò)歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 強(qiáng)大的兼容性,，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無(wú)縫對(duì)接,。數(shù)據(jù)使用效率

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?？缭磾?shù)據(jù)

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,。可復(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)類型編寫和維護(hù),?？缭磾?shù)據(jù)