2025-05-05 02:06:21
數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達,基于AI的智能數(shù)據分類分級工具。自動化的數(shù)據特征提取和數(shù)據模型訓練,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)據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據就可以實現(xiàn)數(shù)據類型識別能力的訓練,不需要針對不同的數(shù)據類型編寫和維護,**降低了傳統(tǒng)數(shù)據分類分級技術涉及的規(guī)則編寫和維護成本。數(shù)據網關DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務的設置,以確保定期對敏感數(shù)據進行識別,降低潛在風險。哪個上訊數(shù)據網關現(xiàn)價
上訊數(shù)據網關DG數(shù)據源管理主要具備以下能力:連通性測試:為確保數(shù)據源的可用性,數(shù)據源支持對數(shù)據源連通性的測試功能,及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據庫連接問題,提高數(shù)據管理的穩(wěn)定性。實時數(shù)據更新:數(shù)據網關DG能夠實時更新數(shù)據源中的數(shù)據,以確保系統(tǒng)獲取到***的業(yè)務信息,保障數(shù)據的準確性和實效性。批量導入數(shù)據源:提供模板化、批量導入數(shù)據源的功能,以簡化大規(guī)模數(shù)據源的配置流程,提高操作效率。快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據源:數(shù)據源管理需具備快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據源的能力,可以根據局域網IP段和指定數(shù)據源端口迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據源,提高系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)的效率。域名通信管理:針對域名通信的數(shù)據源,支持在hosts配置中添加域名和IP映射關系,代替后臺操作,以提供更為便捷的數(shù)據源管理方式,符合日常操作習慣。訪問控制管理:支持對數(shù)據庫進行訪問控制管理,限定只有指定的數(shù)據庫客戶端、數(shù)據庫賬號、訪問IP及數(shù)據庫賬號、訪問IP,才能訪問訪問數(shù)據庫,有效確保數(shù)據庫的訪問**。
哪個上訊數(shù)據網關現(xiàn)價上訊數(shù)據網關DG通過對數(shù)據庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據分類分級、敏感數(shù)據動態(tài)脫敏等.
數(shù)據雷達(DR)是基于AI大模型技術的智能數(shù)據分類分級產品,能夠針對關系性數(shù)據庫、NoSQL數(shù)據庫和數(shù)據倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據掃描、數(shù)據目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級產品,數(shù)據雷達產品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型,能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而針對數(shù)據類型建立語義級別的高緯度特征向量,**提高了數(shù)據分類分級的準確度。可復制性更好基于AI大模型,通過針對數(shù)據字段的內容進行訓練,在不依靠數(shù)據字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度,所以保證了訓練后的數(shù)據分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型,使用人員只需要針對一個數(shù)據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據就可以實現(xiàn)數(shù)據類型識別能力的訓練,不需要針對不同的數(shù)據類型編寫和維護。
數(shù)據雷達提供了多種分類分級算法,包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法,旨在滿足用戶不同的分類需求,提高數(shù)據分類的準確性和效率。正則算法:(1)自定義正則:用戶可以通過編寫正則算法來對數(shù)據進行分類分級,根據自身業(yè)務需求,靈活定義匹配規(guī)則,實現(xiàn)數(shù)據的準確分類。(2)多字段打標支持:支持多字段方式,用戶可以針對多個字段進行正則匹配,并根據匹配結果對數(shù)據的級別和類別進行打標,實現(xiàn)更加精細化的數(shù)據分類。(3)多算法配置:用戶可同時配置多個正則算法進行邏輯操作,包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法,可以實現(xiàn)更復雜的數(shù)據分類邏輯,提升分類準確性和靈活性。數(shù)據網關DG是數(shù)據庫管理的重要工具,具有一些功能特點,以強化權限管理,確保數(shù)據的**性和可控性。
數(shù)據庫數(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)據庫分散管理、信息孤島現(xiàn)象嚴重。不同數(shù)據庫可能使用不同的管理工具或系統(tǒng),給數(shù)據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)據庫管理平臺,實現(xiàn)對所有數(shù)據庫的統(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)據網關DG通過對數(shù)據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據動態(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)據庫管理者提供簡單高效的數(shù)據管控解決方案,滿足內部數(shù)據**保護需求和外部監(jiān)管要求.
上訊數(shù)據網關 DG 的實時監(jiān)控功能,讓企業(yè)隨時掌握數(shù)據流動狀態(tài),便于及時做出決策。哪個上訊數(shù)據網關現(xiàn)價
數(shù)據網關是一站式數(shù)據庫訪問管理平臺。哪個上訊數(shù)據網關現(xiàn)價
數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據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)據雷達,基于AI的智能數(shù)據分類分級工具。基于AI大模型進行數(shù)據分類分級的優(yōu)勢:語義級別的數(shù)據分類分級引擎,實現(xiàn)高精確的數(shù)據類型匹配和分類分級基于AI大模型,能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而針對數(shù)據類型建立語義級別的高緯度特征向量,**提高了數(shù)據分類分級的準確度。哪個上訊數(shù)據網關現(xiàn)價