數(shù)據(jù)庫(kù)操作的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時(shí)代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下，合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對(duì)和解決的問(wèn)題之一。數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護(hù)用戶的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全。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(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)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。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能可提供完整的、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.輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供以下關(guān)鍵功能，以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問(wèn)和處理過(guò)程中得到動(dòng)態(tài)脫敏，防止敏感信息泄露。動(dòng)態(tài)脫敏策略配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)類別或字段配置動(dòng)態(tài)脫敏策略，確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)，防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。類別策略模板配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應(yīng)用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過(guò)靈活配置脫敏策略模板，可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)類別應(yīng)用相應(yīng)的保護(hù)措施，提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應(yīng)用于多個(gè)數(shù)據(jù)源。這一功能簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設(shè)置的繁瑣操作。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)使用特定JDBC驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL的獲取和代理執(zhí)行。

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(jiàn)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。可配置化的任務(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。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì)。流量監(jiān)測(cè)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過(guò)深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂(lè)內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容，以滿足未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺(tái)消息告警等，以靈活滿足實(shí)際使用中的告警需求。

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(guò)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(lái)，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(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG，為數(shù)據(jù)庫(kù)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。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)怎么樣

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(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。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

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(guò)程中，語(yǔ)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(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語(yǔ)義級(jí)別的高維度特征向量。通過(guò)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(yǔ)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(méi)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。 輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商