上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本：借助AI大模型，我們實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù)，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應(yīng)用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級算法，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需求，提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫平臺。

為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作，保障數(shù)據(jù)的完整性和安全。高危操作配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操作，以防止人員進(jìn)行越權(quán)的敏感操作。具體包括：?高危操作復(fù)核：對需要復(fù)核的訪問進(jìn)行二次審批操作，支持同意和駁回操作，增加了對高危操作的審核層級。?高危操作告警：針對需要告警的訪問，系統(tǒng)可發(fā)送郵件、平臺消息等告警信息，及時通知相關(guān)人員，有助于快速響應(yīng)潛在風(fēng)險。?高危操作阻斷：對需要阻斷的訪問，提示執(zhí)行SQL失敗并直接阻斷訪問，確保未經(jīng)授權(quán)的敏感操作無法執(zhí)行。告警配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺消息告警等，以靈活滿足實(shí)際使用中的告警需求。批量配置訪問用戶：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應(yīng)對大規(guī)模權(quán)限管理的需求，提高管理效率。查看告警記錄：可以方便地查看高危操作的復(fù)核、告警、阻斷記錄，以進(jìn)行審計和監(jiān)控，確保系統(tǒng)安全運(yùn)行。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行，減少損失!上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG包括被動式審批授權(quán)和主動式申請授權(quán)，支持對提交的申請進(jìn)行同意、駁回等操作.

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強(qiáng)了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動，用戶可以在數(shù)據(jù)庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等。迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風(fēng)險。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺

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(kuò)大和業(yè)務(wù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)庫分散管理、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)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(wù)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(shí)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(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)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(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)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(hù)需求和外部監(jiān)管要求.

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