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(shù)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。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護成本。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 強大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無縫對接。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品介紹

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導致超過3億客戶的個人信息被泄露。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，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴重威脅，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通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，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)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)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。

快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應能夠提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。

定時執(zhí)行任務：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務的設(shè)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***的數(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(jié)果打標與管理：在任務結(jié)果中，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(guān)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。查看已確認的類別字段：敏感數(shù)據(jù)列表功能允許用戶查看已確認的敏感數(shù)據(jù)類別字段。用戶可以快速檢索和查看系統(tǒng)中已經(jīng)標記為敏感的數(shù)據(jù)字段類別，有助于監(jiān)控和管理敏感數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。新增敏感數(shù)據(jù)類別：支持用戶在敏感數(shù)據(jù)列表中直接新增敏感數(shù)據(jù)類別，無需進行敏感數(shù)據(jù)識別。用戶可以靈活地在列表中添加新的敏感數(shù)據(jù)類別，根據(jù)實際需求對數(shù)據(jù)進行分類和管理，簡化了敏感數(shù)據(jù)管理流程。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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(quán)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(quán)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等.

查看高危操作記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可記錄所有高危操作的復核、告警和阻斷事件，使審計員能夠隨時查看平臺中的高危SQL執(zhí)行所觸發(fā)的高危操作，采取相應的應對措施。SQL語句審計：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可支持對SQL語句的訪問事件進行審計，此審計應包括所有SQL操作行為、訪問者信息、訪問方式以及執(zhí)行狀態(tài)等詳細信息，確保每個數(shù)據(jù)庫操作都能被追溯和審計。會話日志查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可記錄所有會話日志，包括用戶在何時訪問了什么數(shù)據(jù)庫，監(jiān)控平臺中所有的用戶活動，及時發(fā)現(xiàn)潛在的異常行為。SQL工作臺錄像功能：SQL工作臺錄像功能提供了***的審計與監(jiān)控支持，審計員可以查看SQL工作臺的錄像記錄，記錄、回放和分析操作員的所有操作，并實時查看和逐條回放功能使審計員能夠詳細分析每個查詢的執(zhí)行過程，確保操作的透明度和合規(guī)性。另外，審計員還可以將錄像文件下載到本地，并使用下載的播放器進行離線播放，增強了審計工作的靈活性，且支持倍速播放，允許加快回放速度，提高了處理效率，適用于處理大量操作記錄。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 能夠高效地過濾和管理網(wǎng)絡(luò)流量，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定與安全。怎樣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)聯(lián)系方式

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG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。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品介紹

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度?？蓮椭菩愿没贏I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。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品介紹