數據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數據分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。自動化的數據特征提取和數據模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本基于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，**降低了傳統數據分類分級技術涉及的規(guī)則編寫和維護成本。數據網關DG通過對于用戶SQL語句的全部解析實現用戶操作的細粒度權限管控。為什么上訊數據網關

在云計算時代，數據網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數據網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協調，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務與企業(yè)內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業(yè)將關鍵業(yè)務遷移到云端時，數據網管要確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權限管理得到有效實施此外，數據網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!創(chuàng)新上訊數據網關報價數據網關DG對外提供API接口，通過接口將敏感數據動態(tài)導入數據網關平臺進行脫敏，實現與其他系統數據集成。

數據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數據分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具?；贏I大模型進行數據分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數據分類分級引擎，實現高精確的數據類型匹配和分類分級基于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。

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(yè)務需求，靈活定義匹配規(guī)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。數據庫操作的安全風*是當今企業(yè)面臨的嚴峻挑戰(zhàn)之一。

由于數據庫操作涉及到大量的個人信息和敏感數據，如果企業(yè)在數據庫操作過程中沒有建立健全的安全管理制度，未能進行必要的安全教育培訓，或者沒有采取足夠的技術措施來保護數據安全，就存在著嚴重的合規(guī)風險。上訊數據網關DG通過對數據庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數據分類分級、敏感數據動態(tài)脫敏等，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(jiān)管要求。助力企業(yè)數據安全建設。

數據網關DG支持高可用部署，確保系統在高負載和異常情況下依然保持穩(wěn)定運行。為什么上訊數據網關平臺

上訊數據網關產品支持數據庫客戶端的操作錄像。為什么上訊數據網關

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。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據預先定義好的字典算法對數據進行分類分級。這些字典可以包括行業(yè)標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數據進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據實際需求上傳和管理字典數據，并與算法進行關聯配置。用戶可以自定義字典內容，根據業(yè)務需求靈活管理字典數據，以滿足不同場景下的數據分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現更加復雜的數據分類分級操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準確性和靈活性。為什么上訊數據網關