上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價

來源: 發(fā)布時間:2025-05-02

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。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?jǐn)?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(biāo),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,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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價

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敏感數(shù)據(jù)多,缺少敏感數(shù)據(jù)保護手段:隨著數(shù)據(jù)安全意識的提高,對于敏感數(shù)據(jù)的保護需求也日益迫切,但當(dāng)前缺乏有效的敏感數(shù)據(jù)保護手段。企業(yè)內(nèi)部存在大量敏感數(shù)據(jù),如個人身份信息、財務(wù)數(shù)據(jù)等,但在數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸和處理過程中,往往缺乏相應(yīng)的加密、脫敏、掩碼等保護措施。這使得敏感數(shù)據(jù)容易受到未經(jīng)授權(quán)的訪問和竊取,對企業(yè)的數(shù)據(jù)安全構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。因此,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。


如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價數(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。

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數(shù)據(jù)網(wǎng)管,作為現(xiàn)代信息技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵角色,肩負(fù)著保障數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、高效運行的重要使命。它就像是網(wǎng)絡(luò)世界的交通警察,時刻監(jiān)控著數(shù)據(jù)的流動,確保一切有條不紊。在一個龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中,無數(shù)的信息包在不斷傳輸。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過先進的監(jiān)測工具和技術(shù),實時跟蹤這些數(shù)據(jù)的路徑和狀態(tài)。一旦發(fā)現(xiàn)異常,如數(shù)據(jù)擁堵、傳輸錯誤或潛在的安全威脅,立即采取行動進行調(diào)整和修復(fù)。例如,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某一節(jié)點出現(xiàn)故障,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸中斷,數(shù)據(jù)網(wǎng)管能夠迅速定位問題所在,并通過重新規(guī)劃數(shù)據(jù)路由,確保信息能夠繼續(xù)暢通無阻地流動。數(shù)據(jù)網(wǎng)管還負(fù)責(zé)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和流量模式,合理分配網(wǎng)絡(luò)資源,以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣?。這就像是為網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)開辟了專屬的快速通道,讓關(guān)鍵業(yè)務(wù)能夠優(yōu)先獲得足夠的帶寬支持!

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。自定義算法分組:通過自定義算法分組,用戶可以根據(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領(lǐng)域等因素進行分類,將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來,用戶可以更快速地找到需要的算法,同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享:所有用戶均可在分類分級算法組織架構(gòu)下共享這些算法,提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級算法能夠為企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類和分級服務(wù),幫助企業(yè)更好地管理和保護數(shù)據(jù)資產(chǎn),降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險,提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平,增強企業(yè)對數(shù)據(jù)的控制能力,從而提升企業(yè)的運營效率和競爭力。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。

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數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺,解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)(DG)是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺,通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術(shù)實現(xiàn)對于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán)、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計,從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復(fù)雜度,滿足企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過敏感數(shù)據(jù)識別,可以實現(xiàn)對于敏感數(shù)據(jù)的動態(tài)脫敏。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)選擇

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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(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(xì)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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