數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。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)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個(gè)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(shí)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)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的設(shè)置，以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：連通性測試：為確保數(shù)據(jù)源的可用性，數(shù)據(jù)源支持對數(shù)據(jù)源連通性的測試功能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接問題，提高數(shù)據(jù)管理的穩(wěn)定性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠?qū)崟r(shí)更新數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，以確保系統(tǒng)獲取到***的業(yè)務(wù)信息，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)效性。批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)源：提供模板化、批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)源的功能，以簡化大規(guī)模數(shù)據(jù)源的配置流程，提高操作效率?？焖侔l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源管理需具備快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的能力，可以根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)源端口迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)的效率。域名通信管理：針對域名通信的數(shù)據(jù)源，支持在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系，代替后臺操作，以提供更為便捷的數(shù)據(jù)源管理方式，符合日常操作習(xí)慣。訪問控制管理：支持對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訪問控制管理，限定只有指定的數(shù)據(jù)庫客戶端、數(shù)據(jù)庫賬號、訪問IP及數(shù)據(jù)庫賬號、訪問IP，才能訪問訪問數(shù)據(jù)庫，有效確保數(shù)據(jù)庫的訪問**。

哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等.

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(shí)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(shí)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?？蓮?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(gè)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(shí)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)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。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(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級，根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求，靈活定義匹配規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。(2)多字段打標(biāo)支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個(gè)字段進(jìn)行正則匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果對數(shù)據(jù)的級別和類別進(jìn)行打標(biāo)，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置：用戶可同時(shí)配置多個(gè)正則算法進(jìn)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(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯，提升分類準(zhǔn)確性和靈活性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是數(shù)據(jù)庫管理的重要工具，具有一些功能特點(diǎn)，以強(qiáng)化權(quán)限管理，確保數(shù)據(jù)的**性和可控性。

數(shù)據(jù)庫數(shù)量多，缺少集中的管理入口：隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)的增長，數(shù)據(jù)庫數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，但往往缺乏一個(gè)集中的管理入口，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫分散管理、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重。不同數(shù)據(jù)庫可能使用不同的管理工具或系統(tǒng)，給數(shù)據(jù)庫管理人員帶來了繁瑣的管理任務(wù)和操作成本。因此，企業(yè)急需一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺，實(shí)現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)**保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求.

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 的實(shí)時(shí)監(jiān)控功能，讓企業(yè)隨時(shí)掌握數(shù)據(jù)流動狀態(tài)，便于及時(shí)做出決策。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；贏I大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實(shí)現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)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。哪個(gè)上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)現(xiàn)價(jià)