數(shù)據(jù)庫數(shù)量多,缺少集中的管理入口:隨著企業(yè)規(guī)模的擴大和業(yè)務的增長,數(shù)據(jù)庫數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長,但往往缺乏一個集中的管理入口,導致數(shù)據(jù)庫分散管理、信息孤島現(xiàn)象嚴重。不同數(shù)據(jù)庫可能使用不同的管理工具或系統(tǒng),給數(shù)據(jù)庫管理人員帶來了繁瑣的管理任務和操作成本。因此,企業(yè)急需一個集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺,實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權限管控、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.
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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)分類分級技術涉及的規(guī)則編寫和維護成本。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關咨詢熱線