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數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(jí)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。自定義算法分組：通過自定義算法分組，用戶可以根據(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領(lǐng)域等因素進(jìn)行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個(gè)分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時(shí)也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個(gè)算法的分類和屬性。分類分級(jí)算法共享：所有用戶均可在分類分級(jí)算法組織架構(gòu)下共享這些算法，提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級(jí)算法能夠?yàn)槠髽I(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類和分級(jí)服務(wù)，幫助企業(yè)更好地管理和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)，提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平，增強(qiáng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的控制能力，從而提升企業(yè)的運(yùn)營效率和競爭力。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）通過多項(xiàng)功能實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的數(shù)據(jù)訪問控制。查看告警記錄

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(jí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)，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(duì)多個(gè)字段進(jìn)行正則匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)的級(jí)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。一站式上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)資質(zhì)上訊信息技術(shù)自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對(duì)數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏等。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：連通性測試：為確保數(shù)據(jù)源的可用性，數(shù)據(jù)源支持對(duì)數(shù)據(jù)源連通性的測試功能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接問題，提高數(shù)據(jù)管理的穩(wěn)定性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠?qū)崟r(shí)更新數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，以確保系統(tǒng)獲取到***的業(yè)務(wù)信息，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)效性。批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)源：提供模板化、批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)源的功能，以簡化大規(guī)模數(shù)據(jù)源的配置流程，提高操作效率。快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源管理需具備快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的能力，可以根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)源端口迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)的效率。域名通信管理：針對(duì)域名通信的數(shù)據(jù)源，支持在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系，代替后臺(tái)操作，以提供更為便捷的數(shù)據(jù)源管理方式，符合日常操作習(xí)慣。訪問控制管理：支持對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訪問控制管理，限定只有指定的數(shù)據(jù)庫客戶端、數(shù)據(jù)庫賬號(hào)、訪問IP及數(shù)據(jù)庫賬號(hào)、訪問IP，才能訪問訪問數(shù)據(jù)庫，有效確保數(shù)據(jù)庫的訪問安全。

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，***成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、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)萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(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通過對(duì)數(shù)據(jù)庫操作人員的細(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)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供全方面的、可追溯的操作記錄。

在當(dāng)今數(shù)字化的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)網(wǎng)管對(duì)于保障業(yè)務(wù)連續(xù)性至關(guān)重要。無論是在線交易、客戶服務(wù)還是內(nèi)部運(yùn)營，任何網(wǎng)絡(luò)中斷都可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)停滯和經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過建立冗余網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性。這意味著在主要網(wǎng)絡(luò)組件出現(xiàn)故障時(shí)，備用設(shè)備和鏈路能夠立即接管，確保數(shù)據(jù)的傳輸不受影響。他們還會(huì)定期進(jìn)行業(yè)務(wù)影響分析，評(píng)估不同網(wǎng)絡(luò)故障對(duì)業(yè)務(wù)流程的潛在影響，并制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。例如，對(duì)于一個(gè)依賴實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的金融機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)確保網(wǎng)絡(luò)的高可用性，以避免交易延遲或中斷。他們會(huì)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并及時(shí)進(jìn)行維護(hù)和升級(jí)。通過這些努力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管為企業(yè)提供了一個(gè)穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，使業(yè)務(wù)能夠持續(xù)運(yùn)行，不受網(wǎng)絡(luò)問題的干擾!全方面兼容性：數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)。什么是上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)優(yōu)勢(shì)

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫管理的主要工具，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。查看告警記錄

數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級(jí):在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)的過程中，語義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)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(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行詞法、語法和語義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語義級(jí)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(jí)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(jí)模型的可復(fù)制性：語義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級(jí)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(jí)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。 查看告警記錄