數(shù)據(jù)庫操作的合規(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。

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數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù)，同時(shí)通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。

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。字典算法：(1)預(yù)定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預(yù)先定義好的字典算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)。這些字典可以包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語、關(guān)鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實(shí)際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)字典算法，并結(jié)合與、或、非等邏輯關(guān)系，實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類分級(jí)操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。

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。建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段，加強(qiáng)對(duì)敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)和管控，是當(dāng)前亟需解決的問題。

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。 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，確保不同類型數(shù)據(jù)都得到適當(dāng)隱私保護(hù)，防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里有賣的

為提高操作效率，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入脫敏策略，簡化大量配置脫敏策略的流程。品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)價(jià)格

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