上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級：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：借助AI大模型，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù)，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)熱線

數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術(shù)實現(xiàn)對于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán)、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復(fù)雜度，滿足企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 強(qiáng)大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境無縫對接。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫管理的**工具，具有一些功能特點，以強(qiáng)化權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)的安全性和可控性。審批流程的靈活性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG引入工單模式，實現(xiàn)完備的審批、申請流程，包括被動式審批授權(quán)和主動式申請授權(quán)，并支持對提交的申請進(jìn)行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運(yùn)轉(zhuǎn)。操作員可以配置數(shù)據(jù)庫訪問時間（如*在工作日下午17:00-18:00訪問），并限制外部應(yīng)用訪問權(quán)限。字段級別權(quán)限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進(jìn)行字段級別的劃分，通過增、刪、改、查等權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，遵循**小權(quán)限原則，確保數(shù)據(jù)訪問者只能訪問自身權(quán)限的數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應(yīng)能夠提供***的、可追溯的操作記錄，以加強(qiáng)對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。以下是產(chǎn)品在操作日志及審計方面的詳細(xì)功能描述：查看操作日志：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持用戶查看在平臺上的所有操作日志，包括對系統(tǒng)設(shè)置、組織架構(gòu)配置以及其他關(guān)鍵操作的記錄，確保所有操作都能被審查。查看申請、審批、下載、提權(quán)記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供對所有申請、審批、下載、提權(quán)等關(guān)鍵記錄的查看功能，幫助審計員能夠***了解平臺上的權(quán)限授權(quán)與審批事件。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

數(shù)據(jù)雷達(dá)（DR）是基于AI大模型技術(shù)的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、分類分級模型訓(xùn)練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達(dá)產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結(jié)果更準(zhǔn)確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度。可復(fù)制性更好基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性。擴(kuò)展性更好基于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)。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG對外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導(dǎo)入數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺進(jìn)行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過增、刪、改、查等權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控.多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)熱線

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級算法，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。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)熱線