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。針對這些挑戰，企業需要建立*面的數據庫管理機制和安全保障體系，提升數據管理的效率和安全性。本地上訊數據網關

根據個人信息保護法第五十一條的規定，個人信息處理者應根據個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風險等，防止未經授權的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業在數據庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權限，或者沒有采取有效的措施來防止未經授權的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴重的合規風險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權益造成損害，也可能導致企業面臨法律訴訟和信任危機。

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數據雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數據分類的準確性和效率。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過編寫正則算法來對數據進行分類分級，根據自身業務需求，靈活定義匹配規則，實現數據的準確分類。(2)多字段打標支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個字段進行正則匹配，并根據匹配結果對數據的級別和類別進行打標，實現更加精細化的數據分類。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個正則算法進行邏輯操作，包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法，可以實現更復雜的數據分類邏輯，提升分類準確性和靈活性。

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 能夠高效地過濾和管理網絡流量，確保數據傳輸的穩定與安全。

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數據，允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數據模型，進行準確的數據查詢和管理操作。跨源數據查詢：支持數據庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現高效的跨源數據聯邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數據庫的數據，實現跨源的數據整合和高效計算，滿足復雜的數據分析需求。關聯脫敏策略：在訪問數據源時，數據網關DG可以關聯脫敏策略，對查詢出的數據展示動態脫敏效果，有效防止敏感數據在內部泄露，通過實時保護數據隱私，確保數據訪問的安全性和合規性。水印功能：在進行Web訪問時，Web訪問頁面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強了數據的安全保護，通過水印技術提高數據的追溯能力和有效性，防止數據被未經授權地捕捉或泄露。結果集操作：支持在結果集中修改數據，包括新增、刪除、復制行，導入Excel數據等，提升了數據管理的便捷性，用戶可以在結果集中直接進行數據操作，支持多種數據編輯和導入方式，增強了數據處理的靈活性。

上訊數據網關 DG 的智能路由功能，可根據網絡狀況自動選擇數據傳輸路徑。方便上訊數據網關內容

有了上訊數據網關 DG，企業在數據傳輸過程中無需擔憂信息泄露風險。本地上訊數據網關

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數據庫的安全防護，未經授權地訪問了數據庫，導致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯系方式、信用卡信息等敏感數據。這一泄露事件引起了廣泛的關注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響，也對客戶的隱私權產生了嚴重威脅，甚至可能引發法律訴訟。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發的數據網關DG通過對數據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數據動態脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數據庫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。

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