數據庫操作的合規風險是當前企業面臨的一個重要挑戰，尤其在信息化時代和數據法律法規逐步完善的背景下，合規性已成為企業必須面對和解決的問題之一。數據安全法和個人信息保護法等相關法律法規，對數據處理活動提出了明確的規定和要求，旨在保護用戶的個人信息和數據安全。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。

上訊數據網關DG操作日志及審計功能可提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數據訪問和平臺活動的監控.輔助上訊數據網關供應商

數據網關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數據在訪問和處理過程中得到動態脫敏，防止敏感信息泄露。動態脫敏策略配置：數據網關DG支持根據類別或字段配置動態脫敏策略，確保不同類型的數據都得到適當的隱私保護，防范數據泄露風險。類別策略模板配置：數據網關DG支持創建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數據類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數據類別應用相應的保護措施，提高數據安全性和合規性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應用于多個數據源。這一功能簡化了數據源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。

數據資產梳理數據網關DG通過使用特定JDBC驅動實現對于數據執行SQL的獲取和代理執行。

數據網關DG支持自定義敏感數據級別和類別，滿足特定業務和合規需求。此外系統內置了對常見數據類型的敏感數據類別和級別，并支持靈活地編輯和修改。任務調度與高效并發執行：數據網關DG支持智能任務調度，確保任務高效執行，減少對系統資源的依賴，提升整體性能。可配置化的任務參數：為適應不同需求，數據網關DG支持自定義敏感數據識別任務的并發數、采樣次數、采樣范圍等參數的配置，以更好地適應不同的業務場景。定時執行任務：數據網關DG提供直觀易用的定時執行任務設置，以確保定期對敏感數據進行識別，降低潛在風險。多數據源任務配置：為了數據安全管理，數據網關DG支持配置多數據源敏感數據識別任務，確保在不同數據源中都能有效地發現潛在的敏感數據。結果打標與管理：在任務結果中，數據網關DG支持對已識別的敏感數據類型進行打標確認，以便進行更為精細的敏感數據管理。任務重啟與歷史查看：數據網關DG支持重新發現任務，同時通過歷史記錄查看已執行任務的詳細信息。

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。

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。

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。自定義算法分組：通過自定義算法分組，用戶可以根據算法的功能、用途或者行業領域等因素進行分類，將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來，用戶可以更快速地找到需要的算法，同時也可以更清晰地了解系統中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享：所有用戶均可在分類分級算法組織架構下共享這些算法，提升了協作效率和資源利用率。數據分類分級算法能夠為企業提供高效、準確的數據分類和分級服務，幫助企業更好地管理和保護數據資產，降低數據泄露和濫用的風險，提升數據安全性和合規性水平，增強企業對數據的控制能力，從而提升企業的運營效率和競爭力。數據網關DG，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。多久上訊數據網關怎么樣

數據網關DG能夠支持智能任務調度，確保任務高效執行，減少對系統資源的依賴，提升整體性能。輔助上訊數據網關供應商

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。 輔助上訊數據網關供應商