数据库操作

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。自动化的数据特征提取和数据模型训练，消除了规则的编写和维护成本基于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，**降低了传统数据分类分级技术涉及的规则编写和维护成本。数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。数据库操作

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。推广上讯数据网关热线建立完善的敏感数据保护手段，加强对敏感数据的保护和管控，是当前亟需解决的问题。

上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级：自动化的数据特征提取和数据模型训练，消除了规则的编写和维护成本：借助AI大模型，我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练，从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据，而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护，从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。

数据安全法和个人信息保护法等相关法律法规，对数据处理活动提出了明确的规定和要求，为了降低数据库操作的合规风险，企业应该建立健全的数据安全管理制度，包括规范数据处理流程、加强安全培训教育、实施严格的权限控制和访问审计、采用先进的加密技术等措施，确保数据的合规性和安全性，维护用户权益和企业的声誉。上讯数据网关DG通过对数据库访问人员的细颗粒度权限管控、敏感数据分类分级、敏感数据动态脱敏等，实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计，为数据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。助力企业数据安全建设。

数据网关DG支持创建和配置类别脱敏策略模板，以应用于特定的敏感数据类别。

数据网关DG提供以下关键功能，以确保敏感数据在访问和处理过程中得到动态脱敏，防止敏感信息泄露。动态脱敏策略配置：数据网关DG支持根据类别或字段配置动态脱敏策略，确保不同类型的数据都得到适当的隐私保护，防范数据泄露风险。类别策略模板配置：数据网关DG支持创建和配置类别脱敏策略模板，以应用于特定的敏感数据类别。通过灵活配置脱敏策略模板，可以针对不同数据类别应用相应的保护措施，提高数据安全性和合规性，并且可以将配置好的脱敏策略模板批量应用于多个数据源。这一功能简化了数据源的脱敏策略配置流程，避免了逐一设置的繁琐操作。

上讯数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，适应不同场景.创新上讯数据网关大概是

数据网关DG支持多种告警方式的配置，包括邮件告警、平台消息告警等，以灵活满足实际使用中的告警需求。数据库操作

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。数据库操作