隨著人工智能和自動化技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實現(xiàn)一些日常任務(wù)的自動化處理，如設(shè)備配置備份、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測和報警等。人工智能技術(shù)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預(yù)測潛在的網(wǎng)絡(luò)問題，提前進行防范和優(yōu)化。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)行為模式，預(yù)測可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術(shù)帶來了便利，數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術(shù)知識和經(jīng)驗，以便在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中做出準確的判斷和決策。例如，當(dāng)自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進行干預(yù)和解決。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)運維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計。...

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據(jù)庫賬號的情況，這樣無法清楚地追蹤個人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風(fēng)險。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無法遮掩，數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù)，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等，如果不進行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來嚴重的安全和法律風(fēng)險。審計不全，追溯困難，如...

在云計算時代，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應(yīng)新的技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)模式。云服務(wù)提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責(zé)與云服務(wù)提供商進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務(wù)的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務(wù)與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的集成和安全問題。例如，當(dāng)企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)遷移到云端時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權(quán)限管理得到有效實施。此外，數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務(wù)的成本效益，合理選擇云服務(wù)的類型和配置，避免不必要的費用支出。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持數(shù)據(jù)庫客戶端的操作錄像。...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以...

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)標準術(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...

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。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護成本。建立細顆粒度的權(quán)限控制機制，根據(jù)用戶角色和需求對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進行精...

上訊信息數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本：借助AI大模型，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護大量規(guī)則的問題。使用人員只需準備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進行規(guī)則編寫和維護，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)有哪些 為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危S...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時間內(nèi)恢復(fù)正常運行，減少...

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)雷達DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫類型，包括常見的主流數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)庫（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺通過支持常見的jdbc協(xié)議，實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)庫的連接和管理。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.分類分...

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?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓(xùn)練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性，可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。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...

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據(jù)庫賬號的情況，這樣無法清楚地追蹤個人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。流程缺失，事故頻繁，數(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風(fēng)險。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無法遮掩，數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù)，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等，如果不進行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來嚴重的安全和法律風(fēng)險。審計不全，追溯困難，如...

由于數(shù)據(jù)庫操作涉及到大量的個人信息和敏感數(shù)據(jù)，如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作過程中沒有建立健全的安全管理制度，未能進行必要的安全教育培訓(xùn)，或者沒有采取足夠的技術(shù)措施來保護數(shù)據(jù)安全，就存在著嚴重的合規(guī)風(fēng)險。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，實現(xiàn)運維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計，為數(shù)據(jù)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。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設(shè)。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括 敏感數(shù)據(jù)多，缺少敏感...

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)雷達DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫類型，包括常見的主流數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)庫（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺通過支持常見的jdbc協(xié)議，實現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)庫的連接和管理。上訊數(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，適應(yīng)不同場景.一...

數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風(fēng)險是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下，合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對和解決的問題之一。數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法等相關(guān)法律法規(guī)，對數(shù)據(jù)處理活動提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護用戶的個人信息和數(shù)據(jù)安全。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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(yù)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了...

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)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風(fēng)險。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解...

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。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護成本。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 可以對進出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進行深度分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。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，以滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)技術(shù)指導(dǎo)隨著移...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒傳播或某個應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，并采取相應(yīng)的措施進行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡(luò)使用政策，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以...

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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(yù)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。 ...

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...

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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(yù)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)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時間內(nèi)恢復(fù)正常運行，減少...

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時間內(nèi)恢復(fù)正常運行,上訊...

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓(xùn)練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準確基于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。可復(fù)制性更好基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓(xùn)練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要...

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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(yù)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。 ...

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(quán)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(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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(yù)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)功能 隨著人工智能和自動化技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在...

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。 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)并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)配置，以更好地適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場景。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)技術(shù)指導(dǎo)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...

在云計算時代，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應(yīng)新的技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)模式。云服務(wù)提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責(zé)與云服務(wù)提供商進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務(wù)的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務(wù)與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的集成和安全問題。例如，當(dāng)企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)遷移到云端時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權(quán)限管理得到有效實施。此外，數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務(wù)的成本效益，合理選擇云服務(wù)的類型和配置，避免不必要的費用支出。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能面向企業(yè)數(shù)據(jù)庫訪問實現(xiàn)...

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。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護成本。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操...