多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)電話

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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(hù)，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(gè)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(duì)萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)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(duì)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(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，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(hù)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(duì)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(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，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(huì)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(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)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(duì)重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)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(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行，減少損失!

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，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)營效率和競爭力。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 具備強(qiáng)大的安全防護(hù)功能，有效抵御外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，保護(hù)企業(yè)核心數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級(jí):在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)的過程中，語義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎采用了基于AI大模型的先進(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行詞法、語法和語義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語義級(jí)別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準(zhǔn)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(jí)的精確度和可信度。基于數(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(jí)模型的可復(fù)制性：語義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性，采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，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(dá)到很高的準(zhǔn)確度。這意味著訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)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。 上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG關(guān)聯(lián)脫敏策略，對(duì)查詢出的數(shù)據(jù)展示動(dòng)態(tài)脫敏效果，防止了企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)的外泄風(fēng)險(xiǎn).哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)價(jià)格

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權(quán)限管理員：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)權(quán)限的管理者，權(quán)限管理員擁有大的權(quán)限配置管理權(quán)力。包括對(duì)數(shù)據(jù)源、授權(quán)管理、審批管理、高危操作、動(dòng)態(tài)脫敏等進(jìn)行配置管理。此外，權(quán)限管理員還有提權(quán)申請(qǐng)、下載申請(qǐng)的權(quán)限，以及對(duì)WebSQL和權(quán)限總覽的查看權(quán)限。數(shù)據(jù)訪問員：作為平臺(tái)中數(shù)據(jù)的使用者，數(shù)據(jù)訪問員具有WebSQL、下載申請(qǐng)、提權(quán)申請(qǐng)的權(quán)限。同時(shí)，他們可以查看權(quán)限總覽和授權(quán)列表，使數(shù)據(jù)的訪問更加便捷和靈活。審計(jì)員：擁有對(duì)管理日志、權(quán)限日志、訪問日志的查看權(quán)限。審計(jì)員的職責(zé)在于監(jiān)控和審計(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。

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