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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，是當前亟需解決的問題。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持跨源數(shù)據(jù)庫查詢。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作。跨源數(shù)據(jù)查詢：支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算，滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過實時保護數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進行Web訪問時，Web訪問頁面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強了數(shù)據(jù)的安全保護，通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù)，包括新增、刪除、復制行，導入Excel數(shù)據(jù)等，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進行數(shù)據(jù)操作，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導入方式，增強了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)一體化數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供細致的數(shù)據(jù)下載審批機制，確保只有合適的人員獲得敏感數(shù)據(jù)下載權(quán)限，避免*感數(shù)據(jù)外泄風險。

數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級的過程中，語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進技術(shù)。這一引擎能夠同時對數(shù)據(jù)類型進行詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而建立起語義級別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準確地理解和區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)分類分級的精確度和可信度?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性，采用AI大模型進行訓練時，引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達到很高的準確度。這意味著訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運行，具有很高的適用性和通用性，為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權(quán)限劃分和細顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。提供內(nèi)置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據(jù)庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數(shù)據(jù)庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動，用戶可以在數(shù)據(jù)庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應用場景。

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。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡的使用情況和趨勢。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)絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡資源，并采取相應的措施進行優(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，導致網(wǎng)絡擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡使用政策，以確保網(wǎng)絡資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡規(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)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡擴容，以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。

針對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(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。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能可提供完整的、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)售價

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(jié)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。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售價