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...
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。
上讯数据网关DG通过对数据库访问人员的细颗粒度权限管控、敏感数据分类分级、敏感数据动态脱敏等.国际上讯数据网关

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。自定义算法分组:通过自定义算法分组,用户可以根据算法的功能、用途或者行业领域等因素进行分类,将具有相似特性或者功能的算法归类到同一个分组下。这样一来,用户可以更快速地找到需要的算法,同时也可以更清晰地了解系统中各个算法的分类和属性。分类分级算法共享:所有用户均可在分类分级算法组织架构下共享这些算法,提升了协作效率和资源利用率。数据分类分级算法能够为企业提供高效、准确的数据分类和分级服务,帮助企业更好地管理和保护数据资产,降低数据泄露和滥用的风险,提升数据安全性和合规性水平,增强企业对数据的控制能力,从而提升企业的运营效率和竞争力。哪里上讯数据网关选择数据网关DG支持高可用部署,确保系统在高负载和异常情况下依然保持稳定运行。

2018年的万豪酒店事件。在这起事件中,黑客成功越过了酒店数据库的安全防护,未经授权地访问了数据库,导致超过3亿客户的个人信息被泄露。这些信息包括了客户的姓名、联系方式、信用卡信息等敏感数据。这一泄露事件引起了广泛的关注和愤慨,不仅对万豪酒店的声誉造成了重大影响,也对客户的隐私权产生了严重威胁,甚至可能引发法律诉讼。上海上讯信息技术股份有限公司自主研发的数据网关DG通过对数据库操作人员的细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL审核、高危操作管控等,实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案,满足内部数据安全保护需求和外部监管要求。
上讯数据网关DG数据源管理主要具备以下能力:连通性测试:为确保数据源的可用性,数据源支持对数据源连通性的测试功能,及时发现数据库连接问题,提高数据管理的稳定性。实时数据更新:数据网关DG能够实时更新数据源中的数据,以确保系统获取到***的业务信息,保障数据的准确性和实效性。批量导入数据源:提供模板化、批量导入数据源的功能,以简化大规模数据源的配置流程,提高操作效率。快速发现数据源:数据源管理需具备快速发现数据源的能力,可以根据局域网IP段和指定数据源端口迅速发现数据源,提高系统自动发现的效率。域名通信管理:针对域名通信的数据源,支持在hosts配置中添加域名和IP映射关系,代替后台操作,以提供更为便捷的数据源管理方式,符合日常操作习惯。访问控制管理:支持对数据库进行访问控制管理,限定只有指定的数据库客户端、数据库账号、访问IP及数据库账号、访问IP,才能访问访问数据库,有效确保数据库的访问安全。
数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别,以满足特定业务和合规需求。

上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级: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:借助AI大模型,我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练,从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据,而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护,从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。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。本地上讯数据网关哪个好
上讯数据网关DG操作日志及审计功能可提供完整的、可追溯的操作记录,以加强对数据访问和平台活动的监控.国际上讯数据网关
数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:在实现数据分类分级的过程中,语义级别的数据分类分级引擎采用了基于AI大模型的先进技术。这一引擎能够同时对数据类型进行词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而建立起语义级别的高维度特征向量。通过这种方式,引擎能够更加准确地理解和区分不同类型的数据,提高了数据分类分级的精确度和可信度。基于数据字段内容的模型训练,保证了数据分类分级模型的可复制性:语义级别的数据分类分级引擎注重保证数据分类分级模型的可复制性,采用AI大模型进行训练时,引擎不依赖于数据字段的名称和注释,即使在没有明确的字段描述情况下也能够达到很高的准确度。这意味着训练后的数据分类分级模型在不同的数据环境下都能够稳定可靠地运行,具有很高的适用性和通用性,为数据管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 国际上讯数据网关
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