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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)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(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度?？蓮?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(lèi)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(lèi)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(lèi)型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型編寫(xiě)和維護(hù)。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(shù)據(jù)庫(kù)管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

根據(jù)個(gè)人信息保護(hù)法第五十一條的規(guī)定，個(gè)人信息處理者應(yīng)根據(jù)個(gè)人信息的處理目的、方式、種類(lèi)以及可能存在的安全風(fēng)險(xiǎn)等，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)以及個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中未能合理確定個(gè)人信息處理的操作權(quán)限，或者沒(méi)有采取有效的措施來(lái)防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人信息的泄露或丟失不僅可能對(duì)用戶的權(quán)益造成損害，也可能導(dǎo)致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機(jī)。

如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)歡迎選購(gòu)上訊數(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。

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類(lèi)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(lèi)需求，提高數(shù)據(jù)分類(lèi)的準(zhǔn)確性和效率。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過(guò)編寫(xiě)正則算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)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(lèi)。(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(lèi)別進(jìn)行打標(biāo)，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類(lèi)。(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(guò)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(lèi)邏輯，提升分類(lèi)準(zhǔn)確性和靈活性。

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(mén)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(mén)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。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 能夠高效地過(guò)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。

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細(xì)了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算，允許用戶在一個(gè)SQL語(yǔ)句中同時(shí)訪問(wèn)和分析來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計(jì)算，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問(wèn)數(shù)據(jù)源時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略，對(duì)查詢出的數(shù)據(jù)展示動(dòng)態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過(guò)實(shí)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進(jìn)行Web訪問(wèn)時(shí)，Web訪問(wèn)頁(yè)面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，通過(guò)水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù)，包括新增、刪除、復(fù)制行，導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 的智能路由功能，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況自動(dòng)選擇數(shù)據(jù)傳輸路徑。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)內(nèi)容

有了上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG，企業(yè)在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中無(wú)需擔(dān)憂信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)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(wàn)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(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。

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