如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售后服務(wù)

數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風(fēng)險是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下，合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對和解決的問題之一。數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī)，對數(shù)據(jù)處理活動提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護(hù)用戶的個人信息和數(shù)據(jù)安全。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(yùn)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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

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)。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售后服務(wù)

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，不僅對萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對客戶的隱私權(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(yùn)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(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)**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。

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(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)分類分級工具。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(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。

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(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)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(yùn)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(jìn)行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)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(qiáng)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(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場景。

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數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)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(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時對數(shù)據(jù)類型進(jìn)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(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)分類分級的精確度和可信度?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)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(fù)制性，采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)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(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。 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(fēng)險。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售后服務(wù)

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(xì)信息。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)售后服務(wù)

為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作，保障數(shù)據(jù)的完整性和安全。高危操作配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操作，以防止人員進(jìn)行越權(quán)的敏感操作。具體包括：?高危操作復(fù)核：對需要復(fù)核的訪問進(jìn)行二次審批操作，支持同意和駁回操作，增加了對高危操作的審核層級。?高危操作告警：針對需要告警的訪問，系統(tǒng)可發(fā)送郵件、平臺消息等告警信息，及時通知相關(guān)人員，有助于快速響應(yīng)潛在風(fēng)險。?高危操作阻斷：對需要阻斷的訪問，提示執(zhí)行SQL失敗并直接阻斷訪問，確保未經(jīng)授權(quán)的敏感操作無法執(zhí)行。告警配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺消息告警等，以靈活滿足實際使用中的告警需求。批量配置訪問用戶：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應(yīng)對大規(guī)模權(quán)限管理的需求，提高管理效率。查看告警記錄：可以方便地查看高危操作的復(fù)核、告警、阻斷記錄，以進(jìn)行審計和監(jiān)控，確保系統(tǒng)安全運(yùn)行。

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