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)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓(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，可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)便捷

數(shù)據(jù)雷達（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。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(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。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)銷售電話建立細顆粒度的權(quán)限控制機制，根據(jù)用戶角色和需求對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進行精確控制是必不可少的。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀：賬號共享，權(quán)限泛濫，在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中，存在不同用戶共用一個數(shù)據(jù)庫賬號的情況，這樣無法清楚地追蹤個人操作，導(dǎo)致權(quán)限濫用，增加數(shù)據(jù)泄露風(fēng)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(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程，存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風(fēng)險。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程，不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù)，無法遮掩，數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù)，如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等，如果不進行適當(dāng)?shù)?**處理，可能會導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播，帶來嚴(yán)重的安全和法律風(fēng)險。審計不全，追溯困難，如果數(shù)據(jù)庫SQL審計不***，那么在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)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(guī)性要求，增加企業(yè)的合規(guī)性風(fēng)險。

安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端，統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫訪問入口，基于瀏覽器，即開即用，方便用戶能夠無縫地管理和查詢多個數(shù)據(jù)庫，簡化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫申請審批流程，管理員可以在一個地方管理所有數(shù)據(jù)庫的賬號、權(quán)限和操作行為，確保權(quán)限管理的一致性，避免權(quán)限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動態(tài)脫敏，確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù)，未經(jīng)授權(quán)的用戶只能訪問到***后的數(shù)據(jù)，有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。***授權(quán)和操作日志審計，詳細記錄每個用戶的行為，包括何時訪問了哪個數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行了什么操作等，幫助審計員快速識別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持外部應(yīng)用工具通過自研訪問驅(qū)動的連接。

為進一步加強數(shù)據(jù)安全性，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供以下功能，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的敏感數(shù)據(jù)類型，建立更為***高效的數(shù)據(jù)安全管理體系。自定義敏感數(shù)據(jù)類別和級別：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別，以滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。此外，系統(tǒng)內(nèi)置了對常見數(shù)據(jù)類型的敏感數(shù)據(jù)類別和級別，并支持靈活地編輯和修改。任務(wù)調(diào)度與高效并發(fā)執(zhí)行：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(wù)調(diào)度，確保任務(wù)高效執(zhí)行，減少對系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能。可配置化的任務(wù)參數(shù)：為了適應(yīng)不同的需求，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置，以更好地適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)場景。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過敏感數(shù)據(jù)識別，可以實現(xiàn)對于敏感數(shù)據(jù)的動態(tài)脫敏。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

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數(shù)據(jù)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(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。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對不同的數(shù)據(jù)特征需求。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)便捷