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跨源數據

來源: 發布時間:2025-05-05

上訊數據網關安全可控的數據庫訪問操作平臺。數據庫訪問操作面臨以下現狀:賬號共享,權限泛濫,在企業日常數據庫操作中,存在不同用戶共用一個數據庫賬號的情況,這樣無法清楚地追蹤個人操作,導致權限濫用,增加數據泄露風險,且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。流程缺失,事故頻繁,數據庫的變更和高危操作缺少統一的管控流程,存在數據誤刪除或惡意刪除風險。對于SQL缺少統一的審核流程,不規范SQL的執行會對數據庫的穩定性造成影響。敏感數據,無法遮掩,數據庫中的敏感數據,如個人信息、企業機密數據等,如果不進行適當的***處理,可能會導致敏感數據被非法獲取和傳播,帶來嚴重的安全和法律風險。審計不全,追溯困難,如果數據庫SQL審計不***,那么在發生數據泄露、數據篡改等安全事件時,將難以追溯事件的來源和過程,且無法滿足合規性要求,增加企業的合規性風險。 上訊數據網關產品數據庫兼容性更好、穩定性和性能更高。跨源數據

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在云計算時代,數據網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數據網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協調,確保云資源的配置和管理符合企業的需求。他們需要監控云服務的性能和可用性,確保在云端運行的業務能夠穩定運行。同時,要處理云服務與企業內部網絡的集成和安全問題。例如,當企業將關鍵業務遷移到云端時,數據網管要確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性,以及在云環境中的訪問控制和權限管理得到有效實施此外,數據網管還要考慮云服務的成本效益,合理選擇云服務的類型和配置,避免不必要的費用支出!為什么上訊數據網關平臺資質數據網關DG操作日志及審計功能應能夠提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強對數據訪問和平臺活動的監控。

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由于數據庫操作涉及到大量的個人信息和敏感數據,如果企業在數據庫操作過程中沒有建立健全的安全管理制度,未能進行必要的安全教育培訓,或者沒有采取足夠的技術措施來保護數據安全,就存在著嚴重的合規風險。上訊數據網關DG通過對數據庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數據分類分級、敏感數據動態脫敏等,實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計,為數據管理者提供簡單高效的數據管控解決方案,滿足內部數據安全保護需求和外部監管要求。助力企業數據安全建設。


上訊信息數據雷達DR基于AI大模型進行分類分級:自動化的數據特征提取和數據模型訓練,消除了規則的編寫和維護成本:借助AI大模型,我們實現了對數據特征的自動提取和數據模型的自動訓練,從而消除了傳統方法中需要編寫和維護大量規則的問題。使用人員只需準備一定量的訓練數據,而不必針對不同的數據類型進行規則編寫和維護,從而**降低了相關成本。這種自動化的特征提取和模型訓練方式為數據分類分級技術的發展帶來了新的可能性。建立細顆粒度的權限控制機制,根據用戶角色和需求對數據訪問權限進行精確控制是必不可少的。

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數據網關DG支持自定義敏感數據級別和類別,滿足特定業務和合規需求。此外系統內置了對常見數據類型的敏感數據類別和級別,并支持靈活地編輯和修改。任務調度與高效并發執行:數據網關DG支持智能任務調度,確保任務高效執行,減少對系統資源的依賴,提升整體性能。可配置化的任務參數:為適應不同需求,數據網關DG支持自定義敏感數據識別任務的并發數、采樣次數、采樣范圍等參數的配置,以更好地適應不同的業務場景。定時執行任務:數據網關DG提供直觀易用的定時執行任務設置,以確保定期對敏感數據進行識別,降低潛在風險。多數據源任務配置:為了數據安全管理,數據網關DG支持配置多數據源敏感數據識別任務,確保在不同數據源中都能有效地發現潛在的敏感數據。結果打標與管理:在任務結果中,數據網關DG支持對已識別的敏感數據類型進行打標確認,以便進行更為精細的敏感數據管理。任務重啟與歷史查看:數據網關DG支持重新發現任務,同時通過歷史記錄查看已執行任務的詳細信息。


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數據雷達(DR)是基于AI大模型技術的智能數據分類分級產品,能夠針對關系性數據庫、NoSQL數據庫和數據倉庫等實現元數據掃描、數據目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統的數據分類分級產品,數據雷達產品具有如下優勢:結果更準確基于AI大模型,能夠實現同時針對數據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而針對數據類型建立語義級別的高緯度特征向量,**提高了數據分類分級的準確度。可復制性更好基于AI大模型,通過針對數據字段的內容進行訓練,在不依靠數據字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度,所以保證了訓練后的數據分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型,使用人員只需要針對一個數據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數據就可以實現數據類型識別能力的訓練,不需要針對不同的數據類型編寫和維護。跨源數據

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