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數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(jí)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(guò)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(jìn)行分類,將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個(gè)分組下。這樣一來(lái),用戶可以更快速地找到需要的算法,同時(shí)也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個(gè)算法的分類和屬性。分類分級(jí)算法共享:所有用戶均可在分類分級(jí)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(jí)算法能夠?yàn)槠髽I(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類和分級(jí)服務(wù),幫助企業(yè)更好地管理和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn),降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn),提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平,增強(qiáng)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的控制能力,從而提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問(wèn)權(quán)限的狀態(tài),提供了對(duì)權(quán)限狀態(tài)的集中管理,方便權(quán)限管理員進(jìn)行快速調(diào)整.本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊
數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級(jí)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(duì)常見(jiàn)數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級(jí)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(duì)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(shí)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(chǎng)景。定時(shí)執(zhí)行任務(wù):數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時(shí)執(zhí)行任務(wù)設(shè)置,以確保定期對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。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(shí)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(duì)已識(shí)別的敏感數(shù)據(jù)類型進(jìn)行打標(biāo)確認(rèn),以便進(jìn)行更為精細(xì)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(shí)通過(guò)歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。
多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù),同時(shí)通過(guò)歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。
數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)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(jí)的準(zhǔn)確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差,數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá),基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)工具。自動(dòng)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(hù)成本基于AI大模型,使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練,不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護(hù),**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。
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(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析,他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì)。流量監(jiān)測(cè)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(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)致的。通過(guò)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(jìn)行優(yōu)化或限制。例如,如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂(lè)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(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì),數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容,以滿足未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展的需求。
數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)使用特定JDBC驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL的獲取和代理執(zhí)行。
數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(jí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級(jí)。這些字典可以包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)、關(guān)鍵詞、敏感詞等,幫助用戶快速對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。(2)自定義字段算法:支持用戶根據(jù)實(shí)際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù),并與算法進(jìn)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(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置:用戶可同時(shí)配置多個(gè)字典算法,并結(jié)合與、或、非等邏輯關(guān)系,實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類分級(jí)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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊
數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板,以應(yīng)用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊
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(yùn)行的重要使命。它就像是網(wǎng)絡(luò)世界的交通警察,時(shí)刻監(jiān)控著數(shù)據(jù)的流動(dòng),確保一切有條不紊。在一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中,無(wú)數(shù)的信息包在不斷傳輸。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過(guò)先進(jìn)的監(jiān)測(cè)工具和技術(shù),實(shí)時(shí)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(cuò)誤或潛在的安全威脅,立即采取行動(dòng)進(jìn)行調(diào)整和修復(fù)。例如,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某一節(jié)點(diǎn)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(wèn)題所在,并通過(guò)重新規(guī)劃數(shù)據(jù)路由,確保信息能夠繼續(xù)暢通無(wú)阻地流動(dòng)。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(kāi)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!本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)以客為尊