提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別，滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。此外系統(tǒng)內(nèi)置了對常見數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級別，并支持靈活地編輯和修改。任務(wù)調(diào)度與高效并發(fā)執(zhí)行：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持智能任務(wù)調(diào)度，確保任務(wù)高效執(zhí)行，減少對系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能?？膳渲没娜蝿?wù)參數(shù)：為適應(yīng)不同需求，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置，以更好地適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景。定時執(zhí)行任務(wù)：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務(wù)設(shè)置，以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進行識別，降低潛在風(fēng)險。多數(shù)據(jù)源任務(wù)配置：為了數(shù)據(jù)安全管理，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)，確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。結(jié)果打標(biāo)與管理：在任務(wù)結(jié)果中，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對已識別的敏感數(shù)據(jù)類型進行打標(biāo)確認，以便進行更為精細的敏感數(shù)據(jù)管理。任務(wù)重啟與歷史查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù)，同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細信息。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等.提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑

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)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；贏I大模型進行數(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。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 的實時監(jiān)控功能，讓企業(yè)隨時掌握數(shù)據(jù)流動狀態(tài)，便于及時做出決策。

數(shù)據(jù)雷達DR提供了強大的數(shù)據(jù)分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)分類分級模板，以滿足不同行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的需求。以下是該功能的關(guān)鍵特點：自定義模板創(chuàng)建：用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，自定義創(chuàng)建數(shù)據(jù)分類分級模板。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱、級別名稱以及級別數(shù)量等參數(shù)，定制符合自己業(yè)務(wù)需求的模板。內(nèi)置模板資源：平臺內(nèi)置了多個常見行業(yè)領(lǐng)域的內(nèi)置模板資源，包括金融行業(yè)、汽車行業(yè)等，用戶可以基于這些內(nèi)置模板資源快速創(chuàng)建模板，節(jié)省了模板創(chuàng)建的時間和成本。算法關(guān)聯(lián)支持：用戶可以在模板中手動關(guān)聯(lián)類別和算法，也可以利用平臺提供的數(shù)據(jù)目錄提取算法并自動關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級模板與算法的智能關(guān)聯(lián)和匹配。模板部門內(nèi)共享：數(shù)據(jù)分類分級模板支持部門內(nèi)共享，即在同一部門下的所有用戶均可共享和編輯模板資源，提高了模板的可用性和靈活性。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權(quán)限劃分和細顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。提供內(nèi)置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據(jù)庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數(shù)據(jù)庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動，用戶可以在數(shù)據(jù)庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持外部應(yīng)用工具通過自研訪問驅(qū)動的連接。

數(shù)據(jù)雷達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。字典算法：(1)預(yù)定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預(yù)先定義好的字典算法對數(shù)據(jù)進行分類分級。這些字典可以包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語、關(guān)鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數(shù)據(jù)進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進行關(guān)聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結(jié)合與、或、非等邏輯關(guān)系，實現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類分級操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，保護企業(yè)核心數(shù)據(jù)。什么是上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)報價

建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護手段，加強對敏感數(shù)據(jù)的保護和管控，是當(dāng)前亟需解決的問題。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑

根據(jù)個人信息保護法第五十一條的規(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。

提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑