上讯数据网关基本参数
  • 品牌
  • Suninfo,InforCube
  • 型号
  • InforCube-DG
上讯数据网关企业商机

数据分类分级落地面临的挑战,传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低,基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差,数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达,基于AI的智能数据分类分级工具。自动化的数据特征提取和数据模型训练,消除了规则的编写和维护成本基于AI大模型,使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练,不需要针对不同的数据类型编写和维护,**降低了传统数据分类分级技术涉及的规则编写和维护成本。上讯数据网关DG能够解决企业在数据库访问过程存在的安全和合规风险。高度的兼容性

高度的兼容性,上讯数据网关

查看高危操作记录:数据网关DG可记录所有高危操作的复核、告警和阻断事件,使审计员能够随时查看平台中的高危SQL执行所触发的高危操作,采取相应的应对措施。SQL语句审计:数据网关DG可支持对SQL语句的访问事件进行审计,此审计应包括所有SQL操作行为、访问者信息、访问方式以及执行状态等详细信息,确保每个数据库操作都能被追溯和审计。会话日志查看:数据网关DG可记录所有会话日志,包括用户在何时访问了什么数据库,监控平台中所有的用户活动,及时发现潜在的异常行为。SQL工作台录像功能:SQL工作台录像功能提供了***的审计与监控支持,审计员可以查看SQL工作台的录像记录,记录、回放和分析操作员的所有操作,并实时查看和逐条回放功能使审计员能够详细分析每个查询的执行过程,确保操作的透明度和合规性。另外,审计员还可以将录像文件下载到本地,并使用下载的播放器进行离线播放,增强了审计工作的灵活性,且支持倍速播放,允许加快回放速度,提高了处理效率,适用于处理大量操作记录。方便上讯数据网关是什么数据网关DG对外提供API接口,通过接口将敏感数据动态导入数据网关平台进行脱敏,实现与其他系统数据集成。

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数据分类分级落地面临的挑战,传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低,基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差,数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达,基于AI的智能数据分类分级工具。基于AI大模型进行数据分类分级的优势:语义级别的数据分类分级引擎,实现高精确的数据类型匹配和分类分级基于AI大模型,能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量,**提高了数据分类分级的准确度。

数据网关DG提供虚拟的数据访问功能,通过字段级别的权限划分和细颗粒度的权限管控,确保对访问数据源的用户进行有效的权限管理,保障数据的安全和隐私。查询大表控制:数据网关DG能够有效地控制对大表的查询结果集访问条数,优化查询性能,确保系统稳定运行。提供内置的SQL工作台,通过浏览器Web页面对数据库进行操作。用户可以通过友好的图形化界面进行数据库查询、修改、管理等操作,无需额外的客户端软件,增强了用户操作的灵活性和便利性。客户端和工具支持:通过使用数据网关的JDBC驱动,用户可以在数据库客户端(如DBeaver、Datagrip)和BI分析工具(如SmartBI、帆软Report)中进行数据库操作,拓展了数据访问和分析的应用场景。数据网关DG可保证脱敏后数据的关联性和可用性,确保在脱敏过程中不影响数据的完整性和业务的正常运行。

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数据雷达提供了多种分类分级算法,包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法,旨在满足用户不同的分类需求,提高数据分类的准确性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取与模型训练:用户可根据业务需要新建AI算法名称,并支持数据库或文件两种方式的特征提取,提取的算法特征用于训练AI算法模型。(2)自动化分类分级:训练完成后,系统自动切换至该算法模型,利用AI大模型实现自动化打标,降低人工干预和成本,提高工作效率。(3)支持多组特征数据操作:用户可进行多组特征数据的追加和覆盖操作,灵活应对不同的数据特征需求。上讯数据网关 DG 助力企业打造安全、高效的数字化工作环境。上讯数据网关大概是

数据网关DG支持对指定的数据源、表所有者、表、字段和权限配置高危操作,以防止人员进行越权的敏感操作。高度的兼容性

根据个人信息保护法第五十一条的规定,个人信息处理者应根据个人信息的处理目的、方式、种类以及可能存在的安全风险等,防止未经授权的访问以及个人信息的泄露、篡改、丢失。如果企业在数据库操作中未能合理确定个人信息处理的操作权限,或者没有采取有效的措施来防止未经授权的访问和个人信息的泄露、篡改、丢失,就存在严重的合规风险。个人信息的泄露或丢失不*可能对用户的权益造成损害,也可能导致企业面临法律诉讼和信任危机。


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