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数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能，旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板，以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点：自定义模板创建：用户可以根据自身业务需求和数据特点，自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项，用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数，定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源：平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源，包括金融行业、汽车行业等，用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板，节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持：用户可以在模板中手动关联类别和算法，也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联，实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享：数据分类分级模板支持部门内共享，即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源，提高了模板的可用性和灵活性。上讯数据网关DG，为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案。多久上讯数据网关平台

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。

辅助上讯数据网关平台上讯数据网关DG通过增、删、改、查等权限，对数据访问者进行细颗粒度的权限管控.

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。

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。

上讯数据网关DG可细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL审核、高危操作管控等.

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。

上讯数据网关 DG 的实时监控功能，让企业随时掌握数据流动状态，便于及时做出决策。多久上讯数据网关平台

上讯数据网关 DG 能够高效地过滤和管理网络流量，确保数据传输的稳定与安全。多久上讯数据网关平台

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。AI大模型算法:(1)特征提取与模型训练：用户可根据业务需要新建AI算法名称，并支持数据库或文件两种方式的特征提取，提取的算法特征用于训练AI算法模型。(2)自动化分类分级：训练完成后，系统自动切换至该算法模型，利用AI大模型实现自动化打标，降低人工干预和成本，提高工作效率。(3)支持多组特征数据操作：用户可进行多组特征数据的追加和覆盖操作，灵活应对不同的数据特征需求。多久上讯数据网关平台