本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

批量導(dǎo)入脫敏策略：為提高操作效率，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入脫敏策略，簡化大量配置脫敏策略的流程。動態(tài)脫敏API接口：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG對外提供API接口，以便通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺進(jìn)行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成。脫敏后數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和可用性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可保證脫敏后數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和可用性，確保在脫敏過程中不影響數(shù)據(jù)的完整性和業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。動態(tài)脫敏效果展示：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG關(guān)聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，防止了企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)的外泄風(fēng)險，同時保障數(shù)據(jù)的合規(guī)使用。針對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(shù)據(jù)庫管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

支持虛擬化代理方式查詢，為數(shù)據(jù)訪問者提供高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，**降低了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的存在，降低存儲資源的消耗，提高數(shù)據(jù)分析的效率。虛擬賬號訪問：無需使用數(shù)據(jù)庫的實體賬號，通過數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的虛擬賬號即可訪問后端數(shù)據(jù)庫。這種設(shè)計提升了安全性和管理便捷性，虛擬賬號的使用降低了實體賬號泄露的風(fēng)險，同時簡化了用戶管理和權(quán)限分配的工作。數(shù)據(jù)庫目錄展示：以樹狀形式展示用戶有權(quán)限訪問的數(shù)據(jù)庫對象的元數(shù)據(jù)信息，包括表、視圖、存儲過程等，幫助用戶***了解數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。本地文件源管控：支持操作員直接添加本地數(shù)據(jù)源，不受權(quán)限管控，操作員可以在沒有嚴(yán)格權(quán)限限制的情況下，自由地管理和操作本地文件數(shù)據(jù)源，簡化了數(shù)據(jù)源的添加和使用流程，提高了操作效率和靈活性。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括什么數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應(yīng)對大規(guī)模權(quán)限管理的需求，提高管理效率。

根據(jù)個人信息保護(hù)法第五十一條的規(guī)定，個人信息處理者應(yīng)根據(jù)個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風(fēng)險等，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權(quán)限，或者沒有采取有效的措施來防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權(quán)益造成損害，也可能導(dǎo)致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機(jī)。

在當(dāng)今數(shù)字化的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)網(wǎng)管對于保障業(yè)務(wù)連續(xù)性至關(guān)重要。無論是在線交易、客戶服務(wù)還是內(nèi)部運(yùn)營，任何網(wǎng)絡(luò)中斷都可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)停滯和經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過建立冗余網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性。這意味著在主要網(wǎng)絡(luò)組件出現(xiàn)故障時，備用設(shè)備和鏈路能夠立即接管，確保數(shù)據(jù)的傳輸不受影響。他們還會定期進(jìn)行業(yè)務(wù)影響分析，評估不同網(wǎng)絡(luò)故障對業(yè)務(wù)流程的潛在影響，并制定相應(yīng)的應(yīng)對策略。例如，對于一個依賴實時數(shù)據(jù)處理的金融機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會確保網(wǎng)絡(luò)的高可用性，以避免交易延遲或中斷。他們會監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，并及時進(jìn)行維護(hù)和升級。通過這些努力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管為企業(yè)提供了一個穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，使業(yè)務(wù)能夠持續(xù)運(yùn)行，不受網(wǎng)絡(luò)問題的干擾!上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 的智能路由功能，可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況自動選擇數(shù)據(jù)傳輸路徑。

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；贏I大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)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(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度。建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段，加強(qiáng)對敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)和管控，是當(dāng)前亟需解決的問題。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)商家

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過增、刪、改、查等權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控.本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)雷達(dá)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(yīng)用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)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(jù)進(jìn)行分類分級，根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，靈活定義匹配規(guī)則，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。(2)多字段打標(biāo)支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個字段進(jìn)行正則匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果對數(shù)據(jù)的級別和類別進(jìn)行打標(biāo)，實現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個正則算法進(jìn)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(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商