在面对企业成百上千的数据表和复杂的数据环境时,动态脱敏策略的部署效率至关重要。数据网关DG通过其强大的批量处理能力,有效解决了这一规模化应用的挑战。类别策略模板配置本身就是一种效率工具,它将最佳实践封装成标准组件。而批量导入脱敏策略功能则在此基础上,将效率提升到了新的高度,管理员可以通过预先准备好的...
数据网管在应对网络故障和灾难恢复方面起着关键作用。网络故障可能随时发生,如硬件故障、软件错误、电力中断等。当故障发生时,数据网管需要迅速做出判断,确定故障的类型和范围。他们会利用各种诊断工具和技术,快速定位问题的根源。一旦确定了故障点,数据网管会采取相应的措施进行修复。这可能包括更换损坏的设备、重新配置软件设置、恢复数据备份等。在面对重大灾难,如火灾、地震或网络攻击导致整个网络瘫痪时,数据网管会启动预先制定的灾难恢复计划。这个计划包括将业务切换到备用网络、恢复关键数据、重建系统等一系列复杂的操作。通过快速而有效的故障处理和灾难恢复能力,数据网管确保企业的业务能够在较短的时间内恢复正常运行,减少损失!上讯数据网关 DG 可以对进出网络的数据进行深度分析,及时发现潜在的安全隐患。以数找数

权限管理员:负责数据权限的管理者,权限管理员拥有大的权限配置管理权力。包括对数据源、授权管理、审批管理、高危操作、动态脱敏等进行配置管理。此外,权限管理员还有提权申请、下载申请的权限,以及对WebSQL和权限总览的查看权限。数据访问员:作为平台中数据的使用者,数据访问员具有WebSQL、下载申请、提权申请的权限。同时,他们可以查看权限总览和授权列表,使数据的访问更加便捷和灵活。审计员:拥有对管理日志、权限日志、访问日志的查看权限。审计员的职责在于监控和审计系统的运行状况,确保数据的安全性和合规性。
为什么上讯数据网关价格数据网关DG支持创建和配置类别脱敏策略模板,以应用于特定的敏感数据类别。

数据网管在监控网络流量方面扮演着重要的角色。通过对网络流量的实时监测和分析,他们能够了解网络的使用情况和趋势。流量监测可以帮助数据网管发现异常的流量模式,如突然的流量峰值或持续的高流量消耗。这可能是由于网络攻击、病毒传播或某个应用程序的异常行为导致的。通过深入分析流量数据,数据网管可以确定哪些应用程序或用户占用了大量的网络资源,并采取相应的措施进行优化或限制。例如,如果发现某个部门在工作时间内大量下载娱乐内容,导致网络拥堵,数据网管可以与该部门沟通,制定合理的网络使用政策,以确保网络资源的公平分配和有效利用。此外,流量监测还为网络规划和升级提供了重要的依据。根据流量的增长趋势,数据网管可以提前规划网络扩容,以满足未来业务发展的需求。
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仅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。
数据库操作的安全风*是当今企业面临的严峻挑战之一。

数据智能平台是基于数据编织架构和数据智能大模型的新一代数据管理平台,解决组织内部由数据孤岛带来的数据资产梳理、数据分类分级、全局数据查找、跨源联邦查询和数据安全合规等难题。数据网关(DG)是一站式数据库访问管理平台,通过业界**的虚拟访问代理技术实现对于关系性数据库、NoSQL数据库、数据仓库和数据湖的事前细粒度授权、事中访问行为管控和动态脱敏、事后访问日志审计,从而**降低数据库访问的管理复杂度,满足企业对于内部数据安全保护的需求和外部数据安全监管的要求。上讯数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置,适应不同场景.哪个上讯数据网关一体化
有了上讯数据网关 DG,企业的数据管理更加科学、规范,为业务发展提供坚实保障。以数找数
数据雷达(DR)是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品,能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品,数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于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。可复制性更好基于AI大模型,通过针对数据字段的内容进行训练,在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度,所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于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。以数找数
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