信息化上讯数据网关答疑解惑

由于数据库操作涉及到大量的个人信息和敏感数据，如果企业在数据库操作过程中没有建立健全的安全管理制度，未能进行必要的安全教育培训，或者没有采取足够的技术措施来保护数据安全，就存在着严重的合规风险。上讯数据网关DG通过对数据库访问人员的细颗粒度权限管控、敏感数据分类分级、敏感数据动态脱敏等，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。助力企业数据安全建设。

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表属性查看：支持双击表名查看表的主键、约束、外键、索引、DDL等属性，以及表数据，允许用户详细了解表的结构定义及其约束条件，帮助用户更好地理解数据模型，进行准确的数据查询和管理操作。跨源数据查询：支持数据库直通查询和虚拟化代理方式查询，实现高效的跨源数据联邦查询和计算，允许用户在一个SQL语句中同时访问和分析来自不同数据库的数据，实现跨源的数据整合和高效计算，满足复杂的数据分析需求。关联脱敏策略：在访问数据源时，数据网关DG可以关联脱敏策略，对查询出的数据展示动态脱敏效果，有效防止敏感数据在内部泄露，通过实时保护数据隐私，确保数据访问的安全性和合规性。水印功能：在进行Web访问时，Web访问页面可提供水印功能，抗截图、抗拍摄。此功能增强了数据的安全保护，通过水印技术提高数据的追溯能力和有效性，防止数据被未经授权地捕捉或泄露。结果集操作：支持在结果集中修改数据，包括新增、删除、复制行，导入Excel数据等，提升了数据管理的便捷性，用户可以在结果集中直接进行数据操作，支持多种数据编辑和导入方式，增强了数据处理的灵活性。

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随着人工智能和自动化技术的应用，数据网管的工作方式也在发生变革。通过使用自动化工具和脚本，数据网管可以实现一些日常任务的自动化处理，如设备配置备份、网络性能监测和报警等。人工智能技术可以帮助数据网管预测潜在的网络问题，提前进行防范和优化。例如，通过分析历史数据和网络行为模式，预测可能出现的故障，并提前采取措施。然而，尽管技术带来了便利，数据网管仍然需要具备深厚的技术知识和经验，以便在复杂的网络环境中做出准确的判断和决策。例如，当自动化系统发出错误的报警或无法处理某些特殊情况时，数据网管需要凭借自己的专业能力进行干预和解决。

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。字典算法：(1)预定义字典算法支持：用户可以根据预先定义好的字典算法对数据进行分类分级。这些字典可以包括行业标准术语、关键词、敏感词等，帮助用户快速对数据进行分类。(2)自定义字段算法：支持用户根据实际需求上传和管理字典数据，并与算法进行关联配置。用户可以自定义字典内容，根据业务需求灵活管理字典数据，以满足不同场景下的数据分类需求。(3)多算法配置：用户可同时配置多个字典算法，并结合与、或、非等逻辑关系，实现更加复杂的数据分类分级操作。这种灵活的配置方式可以满足用户不同的分类需求，提升分类准确性和灵活性。数据网关DG数据源管理具备高度的兼容性，能够适配多样化的数据库平台。

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。上讯数据网关产品基于浏览器的客户端，部署管理更简单，使用更安全。一站式上讯数据网关咨询热线

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。信息化上讯数据网关答疑解惑

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。信息化上讯数据网关答疑解惑