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）通過多項功能實現精細化的數據訪問控制。查看告警記錄

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。一站式上訊數據網關資質上訊信息技術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、敏感數據動態脫敏等。

上訊數據網關DG數據源管理主要具備以下能力：連通性測試：為確保數據源的可用性，數據源支持對數據源連通性的測試功能，及時發現數據庫連接問題，提高數據管理的穩定性。實時數據更新：數據網關DG能夠實時更新數據源中的數據，以確保系統獲取到***的業務信息，保障數據的準確性和實效性。批量導入數據源：提供模板化、批量導入數據源的功能，以簡化大規模數據源的配置流程，提高操作效率。快速發現數據源：數據源管理需具備快速發現數據源的能力，可以根據局域網IP段和指定數據源端口迅速發現數據源，提高系統自動發現的效率。域名通信管理：針對域名通信的數據源，支持在hosts配置中添加域名和IP映射關系，代替后臺操作，以提供更為便捷的數據源管理方式，符合日常操作習慣。訪問控制管理：支持對數據庫進行訪問控制管理，限定只有指定的數據庫客戶端、數據庫賬號、訪問IP及數據庫賬號、訪問IP，才能訪問訪問數據庫，有效確保數據庫的訪問安全。

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，***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。

數據網關DG操作日志及審計功能應能夠提供全方面的、可追溯的操作記錄。

在當今數字化的商業環境中，數據網管對于保障業務連續性至關重要。無論是在線交易、客戶服務還是內部運營，任何網絡中斷都可能導致業務停滯和經濟損失。數據網管通過建立冗余網絡架構來確保業務的連續性。這意味著在主要網絡組件出現故障時，備用設備和鏈路能夠立即接管，確保數據的傳輸不受影響。他們還會定期進行業務影響分析，評估不同網絡故障對業務流程的潛在影響，并制定相應的應對策略。例如，對于一個依賴實時數據處理的金融機構，數據網管會確保網絡的高可用性，以避免交易延遲或中斷。他們會監控網絡設備的運行狀態，提前發現潛在的故障隱患，并及時進行維護和升級。通過這些努力，數據網管為企業提供了一個穩定可靠的網絡環境，使業務能夠持續運行，不受網絡問題的干擾!全方面兼容性：數據源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數據庫平臺。什么是上訊數據網關優勢

數據網關DG是數據庫管理的主要工具，具有一些功能特點，以強化權限管理，確保數據的安全性和可控性。查看告警記錄

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。 查看告警記錄