上讯数据网关销售

数据库操作的合规风险是当前企业面临的一个重要挑战，尤其在信息化时代和数据法律法规逐步完善的背景下，合规性已成为企业必须面对和解决的问题之一。数据安全法和个人信息保护法等相关法律法规，对数据处理活动提出了明确的规定和要求，旨在保护用户的个人信息和数据安全。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。

数据网关能够解决企业在数据库访问过程存在的安全和合规风险。上讯数据网关销售

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。基于AI大模型进行数据分类分级的优势：语义级别的数据分类分级引擎，实现高精确的数据类型匹配和分类分级基于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。上讯数据网关销售上讯数据网关 DG 为企业提供了一站式的数据管理解决方案，简化了网络架构。

随着物联网技术的发展，越来越多的设备连接到企业网络，数据网管面临着管理这些海量物联网设备的挑战。物联网设备的种类繁多，包括传感器、智能家电、工业设备等，它们具有不同的通信协议和安全需求。数据网管需要确保这些设备能够安全地接入网络，并对其进行有效的管理和监控。这包括设备的注册、认证、授权，以及定期的安全更新和漏洞修复。例如，在一个智能工厂中，大量的工业传感器和设备连接到网络，数据网管要确保这些设备的数据能够准确无误地传输，同时防止恶意攻击和数据泄露。此外，物联网设备产生的数据量巨大，数据网管需要优化网络架构，以处理这些海量的数据，并确保数据的存储和分析能够满足业务需求。

大多企业数据环境中存在着多样化的数据库类型和数据存储平台。为了有效管理这些数据库，数据雷达DR提供了***的数据库管理功能，连通性测试：提供数据库连通性测试功能，用户可以通过平台进行数据库的连通性测试，确保数据库正常可用，提高数据操作的可靠性和稳定性。批量导入数据库：支持根据模板批量导入数据库，简化了数据库的导入和配置流程，提高了管理效率。快速发现数据库：平台支持根据局域网IP段和指定数据库端口快速发现数据库，提高了数据库的发现和接入效率，节省了用户的时间和精力。域名通信代替后台操作：针对域名通信的数据库，平台提供了在hosts配置中添加域名和IP映射关系代替后台操作的功能。默认级别配置和自定义分组：用户可以为数据库配置默认级别，方便统一管理和控制数据库的访问权限。同时，用户还可以根据自身需求自定义数据库分组，便于灵活管理数据库。数据库部门内共享：平台支持数据库在部门内的共享，部门内所有用户均可使用该数据库进行分类分级扫描。数据网关DG对外提供API接口，通过接口将敏感数据动态导入数据网关平台进行脱敏，实现与其他系统数据集成。

数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别，满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别，并支持灵活地编辑和修改。任务调度与高效并发执行：数据网关DG支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。可配置化的任务参数：为适应不同需求，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，以更好地适应不同的业务场景。定时执行任务：数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。多数据源任务配置：为了数据安全管理，数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。结果打标与管理：在任务结果中，数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认，以便进行更为精细的敏感数据管理。任务重启与历史查看：数据网关DG支持重新发现任务，同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。

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.以数找数

借助上讯数据网关 DG，企业可以实现对不同类型数据的管控，提升数据管理效率。上讯数据网关销售

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。上讯数据网关销售