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滿足用戶不同的分類需求,提升分類準確性和靈活性。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,是當前亟需解決的問題。哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品介紹
數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持高可用部署,確保系統(tǒng)在高負載和異常情況下依然保持穩(wěn)定運行,具體功能如下:高可用部署:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過支持訪問節(jié)點的高可用部署,有效地防范了單節(jié)點故障可能帶來的影響。采用高可用部署架構(gòu),系統(tǒng)在一個節(jié)點發(fā)生故障時可以無縫切換到備用節(jié)點,從而確保服務(wù)的連續(xù)性和可用性,有助于降低系統(tǒng)因硬件故障、網(wǎng)絡(luò)問題或其他不可預(yù)見的情況而導(dǎo)致的服務(wù)中斷風險。性能監(jiān)控:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG實施***的性能監(jiān)控,關(guān)注節(jié)點的關(guān)鍵指標,包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)絡(luò)等狀態(tài),系統(tǒng)管理員可以根據(jù)系統(tǒng)的實際需求,配置告警用戶和告警閾值,在這些參數(shù)超出設(shè)定范圍時告警用戶將接收到警報通知。這樣的實時監(jiān)控系統(tǒng)確保了對系統(tǒng)健康狀況的及時響應(yīng),幫助管理員采取預(yù)防性措施,避免性能下降或系統(tǒng)崩潰。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪家好上訊數(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.
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。
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。
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)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?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險。審計不全,追溯困難,如果數(shù)據(jù)庫SQL審計不***,那么在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件時,將難以追溯事件的來源和過程,且無法滿足合規(guī)性要求,增加企業(yè)的合規(guī)性風險。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應(yīng)能夠提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)便捷
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上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺,能夠面向企業(yè)數(shù)據(jù)庫訪問實現(xiàn)事前細粒度授權(quán)、事中高危操作管控和動態(tài)脫敏、事后錄像和日志審計。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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)風險,如數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改/誤刪和法律遵從等。
上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品DG具有許多的優(yōu)勢的優(yōu)勢:1、數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高。2、基于瀏覽器的客戶端,部署管理更簡單,使用更安全。3、節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。
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