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來源: 發(fā)布時間:2025-05-04

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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致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差,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)分類分級的準確度。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關有哪些數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對于用戶SQL語句的全部解析實現(xiàn)用戶操作的細粒度權限管控。

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數(shù)據(jù)庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)庫數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫變更管理、權限控制和敏感數(shù)據(jù)保護等方面。針對這些挑戰(zhàn),企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)庫管理機制和安全保障體系,提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等,實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計,為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案,滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。


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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)進行分類分級,根據(jù)自身業(yè)務需求,靈活定義匹配規(guī)則,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的準確分類。(2)多字段打標支持:支持多字段方式,用戶可以針對多個字段進行正則匹配,并根據(jù)匹配結果對數(shù)據(jù)的級別和類別進行打標,實現(xiàn)更加精細化的數(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)更復雜的數(shù)據(jù)分類邏輯,提升分類準確性和靈活性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板,以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。虛擬數(shù)據(jù)訪問

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