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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。 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。上讯数据网关应用

随着移动设备的应用，数据网管在保障无线网络的稳定和安全方面面临着新的挑战。无线网络的信号覆盖范围和强度直接影响用户的体验。数据网管需要通过合理的无线接入点布局和功率调整，确保在企业内部各个区域都能获得稳定的无线连接。同时，他们要处理无线频段的干扰问题，选择合适的频段并优化信道分配，以提高无线网络的性能。在安全方面，无线网络更容易受到攻击。数据网管需要设置强密码、启用加密协议，并定期更新无线设备的固件，防止未经授权的访问和数据泄露。例如，在一个大型企业园区，数据网管要确保员工在移动办公时能够随时随地连接到安全可靠的无线网络，高效地处理工作事务，而不会因为网络问题影响工作效率角色和人员管理建立统一的数据库变更管理流程，确保变更的合规性和安全性至关重要。

安全可控的数据库访问操作平台需具备的能力：安全可控的数据库客户端，统一数据库访问入口，基于浏览器，即开即用，方便用户能够无缝地管理和查询多个数据库，简化了操作流程。统一数据库申请审批流程，管理员可以在一个地方管理所有数据库的账号、权限和操作行为，确保权限管理的一致性，避免权限冗余。敏感数据发现和动态脱敏，确保只有经过授权的用户才能看到完整的数据，未经授权的用户只能访问到***后的数据，有效降低数据泄露风险。***授权和操作日志审计，详细记录每个用户的行为，包括何时访问了哪个数据库、执行了什么操作等，帮助审计员快速识别异常行为。上讯数据网关，安全可控的数据库访问操作平台。

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。

数据网关DG，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。

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上讯数据网关能面向企业数据库访问实现事前细粒度授权、事中高危操作管控和动态脱敏、事后录像和日志审计。上讯数据网关应用

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。上讯数据网关应用