為確保數據安全，數據網關能夠提供以下功能，以有效監控和阻斷高危SQL操作，保障數據的完整性和安全。高危操作配置：數據網關DG支持對指定的數據源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作，以防止人員進行越權的敏感操作。具體包括：?高危操作復核：對需要復核的訪問進行二次審批操作，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，系統可發送郵件、平臺消息等告警信息，及時通知相關人員，有助于快速響應潛在風險。?高危操作阻斷：對需要阻斷的訪問，提示執行SQL失敗并直接阻斷訪問，確保未經授權的敏感操作無法執行。告警配置：數據網關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：數據網關DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應對大規模權限管理的需求，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核、告警、阻斷記錄，以進行審計和監控，確保系統安全運行。

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大多企業數據環境中存在著多樣化的數據庫類型和數據存儲平臺。為了有效管理這些數據庫，數據雷達DR提供了***的數據庫管理功能，涵蓋了以下關鍵方面：***的數據庫類型支持：支持不低于40種數據庫類型，包括常見的主流數據庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產數據庫（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大數據平臺下的數據庫（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平臺通過支持常見的jdbc協議，實現對各種數據庫的連接和管理。為什么上訊數據網關哪個好上訊數據網關 DG 的實時監控功能，讓企業隨時掌握數據流動狀態，便于及時做出決策。

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。

數據網管在監控網絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網絡流量的實時監測和分析，他們能夠了解網絡的使用情況和趨勢。流量監測可以幫助數據網管發現異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續的高流量消耗。這可能是由于網絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數據，數據網管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網絡資源，并采取相應的措施進行優化或限制。例如，如果發現某個部門在工作時間內大量下載娛樂內容，導致網絡擁堵，數據網管可以與該部門溝通，制定合理的網絡使用政策，以確保網絡資源的公平分配和有效利用。此外，流量監測還為網絡規劃和升級提供了重要的依據。根據流量的增長趨勢，數據網管可以提前規劃網絡擴容，以滿足未來業務發展的需求。

上訊數據網關DG關聯脫敏策略，對查詢出的數據展示動態脫敏效果，防止了企業內部敏感數據的外泄風險.

數據雷達DR提供了強大的數據分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創建和管理數據分類分級模板，以滿足不同行業和業務領域的需求。以下是該功能的關鍵特點：自定義模板創建：用戶可以根據自身業務需求和數據特點，自定義創建數據分類分級模板。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱、級別名稱以及級別數量等參數，定制符合自己業務需求的模板。內置模板資源：平臺內置了多個常見行業領域的內置模板資源，包括金融行業、汽車行業等，用戶可以基于這些內置模板資源快速創建模板，節省了模板創建的時間和成本。算法關聯支持：用戶可以在模板中手動關聯類別和算法，也可以利用平臺提供的數據目錄提取算法并自動關聯，實現數據分類分級模板與算法的智能關聯和匹配。模板部門內共享：數據分類分級模板支持部門內共享，即在同一部門下的所有用戶均可共享和編輯模板資源，提高了模板的可用性和靈活性。上訊數據網關DG包括被動式審批授權和主動式申請授權，支持對提交的申請進行同意、駁回等操作.什么是上訊數據網關便捷

有了上訊數據網關 DG，企業的數據管理更加科學、規范，為業務發展提供堅實保障。信息化上訊數據網關有哪些

數據雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現數據分類分級的過程中，語義級別的數據分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進技術。這一引擎能夠同時對數據類型進行詞法、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，引擎能夠更加準確地理解和區分不同類型的數據，提高了數據分類分級的精確度和可信度。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性：語義級別的數據分類分級引擎注重保證數據分類分級模型的可復制性，采用AI大模型進行訓練時，引擎不依賴于數據字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達到很高的準確度。這意味著訓練后的數據分類分級模型在不同的數據環境下都能夠穩定可靠地運行，具有很高的適用性和通用性，為數據管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 信息化上訊數據網關有哪些