上讯数据网关基本参数
  • 品牌
  • Suninfo,InforCube
  • 型号
  • InforCube-DG
上讯数据网关企业商机

批量导入脱敏策略:为提高操作效率,数据网关DG支持根据模板批量导入脱敏策略,简化大量配置脱敏策略的流程。动态脱敏API接口:数据网关DG对外提供API接口,以便通过接口将敏感数据动态导入到数据网关平台进行脱敏,实现与其他系统的数据集成。脱敏后数据关联性和可用性:数据网关DG可保证脱敏后数据的关联性和可用性,确保在脱敏过程中不影响数据的完整性和业务的正常运行。动态脱敏效果展示:在访问数据源时,数据网关DG关联脱敏策略,对查询出的数据展示动态脱敏效果,防止了企业内部敏感数据的外泄风险,同时保障数据的合规使用。上讯数据网关 DG 是企业数据安全的重要守护者,为信息流通筑起坚固防线。品牌上讯数据网关售后服务

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数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能,旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板,以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点:自定义模板创建:用户可以根据自身业务需求和数据特点,自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项,用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数,定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源:平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源,包括金融行业、汽车行业等,用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板,节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持:用户可以在模板中手动关联类别和算法,也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联,实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享:数据分类分级模板支持部门内共享,即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源,提高了模板的可用性和灵活性。信息化上讯数据网关售后服务数据网关DG,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案,满足内部数据安全保护需求和外部监管要求。

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数据分类分级落地面临的挑战,传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低,基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差,数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达,基于AI的智能数据分类分级工具。基于AI大模型进行数据分类分级的优势:语义级别的数据分类分级引擎,实现高精确的数据类型匹配和分类分级基于AI大模型,能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量,**提高了数据分类分级的准确度。

数据网关DG:权限管理员:负责数据权限的管理者,权限管理员拥有广泛的权限配置管理权力。包括对数据源、授权管理、审批管理、高危操作、动态脱敏等进行配置管理。此外,权限管理员还有提权申请、下载申请的权限,以及对WebSQL和权限总览的查看权限。数据访问员:作为平台中数据的使用者,数据访问员具有WebSQL、下载申请、提权申请的权限。同时,他们可以查看权限总览和授权列表,使数据的访问更加便捷和灵活。审计员:拥有对管理日志、权限日志、访问日志的查看权限。审计员的职责在于监控和审计系统的运行状况,确保数据的安全性和合规性。借助上讯数据网关 DG,企业可以实现对不同类型数据的管控,提升数据管理效率。

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上讯数据网关DG数据源管理主要具备以下能力:***兼容性:数据源管理具备高度的兼容性,能够适配多样化的数据库平台,包括主流数据库(如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等)、国产数据库(如DM、GaussDB、Oscar等)、以及大数据平台下的大数据库(如Elasticsearch、MongoDB等)。这确保了在不同平台上的***适用性。数据源分组管理:支持根据业务需求灵活配置数据源分组,帮助用户更好地分类、管理和维护多数据源,提高系统的组织性和操作效率。批量数据库密码更新:提供批量修改数据库密码的功能,便于管理员高效、安全地更新多个数据库的密码,简化管理流程,减少手动操作的复杂度,同时提升数据库安全性。上讯数据网关DG通过对数据库操作人员的细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL审核、高危操作管控等。结果打标与管理

数据库操作的安全风*是当今企业面临的严峻挑战之一。品牌上讯数据网关售后服务

数据雷达(DR)是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品,能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品,数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于AI大模型,能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量,**提高了数据分类分级的准确度。可复制性更好基于AI大模型,通过针对数据字段的内容进行训练,在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度,所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于AI大模型,使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练,不需要针对不同的数据类型编写和维护。品牌上讯数据网关售后服务

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