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上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里來(lái)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-05-03

數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分類分級(jí)模板支持功能,旨在幫助用戶快速、靈活地創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)分類分級(jí)模板,以滿足不同行業(yè)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域的需求。以下是該功能的關(guān)鍵特點(diǎn):自定義模板創(chuàng)建:用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn),自定義創(chuàng)建數(shù)據(jù)分類分級(jí)模板。平臺(tái)提供了豐富的模板配置選項(xiàng),用戶可以靈活選擇類別名稱、級(jí)別名稱以及級(jí)別數(shù)量等參數(shù),定制符合自己業(yè)務(wù)需求的模板。內(nèi)置模板資源:平臺(tái)內(nèi)置了多個(gè)常見(jiàn)行業(yè)領(lǐng)域的內(nèi)置模板資源,包括金融行業(yè)、汽車行業(yè)等,用戶可以基于這些內(nèi)置模板資源快速創(chuàng)建模板,節(jié)省了模板創(chuàng)建的時(shí)間和成本。算法關(guān)聯(lián)支持:用戶可以在模板中手動(dòng)關(guān)聯(lián)類別和算法,也可以利用平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)目錄提取算法并自動(dòng)關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)模板與算法的智能關(guān)聯(lián)和匹配。模板部門(mén)內(nèi)共享:數(shù)據(jù)分類分級(jí)模板支持部門(mén)內(nèi)共享,即在同一部門(mén)下的所有用戶均可共享和編輯模板資源,提高了模板的可用性和靈活性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)增、刪、改、查等權(quán)限,對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控.上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里來(lái)

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數(shù)據(jù)網(wǎng)管在保障網(wǎng)絡(luò)合規(guī)性方面承擔(dān)著重要責(zé)任。隨著法律法規(guī)對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)安全的要求日益嚴(yán)格,企業(yè)必須確保其網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)符合相關(guān)規(guī)定。數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要了解并遵守諸如數(shù)據(jù)隱私法、網(wǎng)絡(luò)安全法等法律法規(guī)的要求。他們要確保企業(yè)收集、存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的方式合法合規(guī),保護(hù)用戶的個(gè)人信息。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置和管理方面,也要符合相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。例如,設(shè)置合適的訪問(wèn)控制策略、進(jìn)行安全審計(jì)等。如果企業(yè)面臨監(jiān)管機(jī)構(gòu)的檢查或?qū)徲?jì),數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要提供相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和報(bào)告,證明企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)符合合規(guī)要求。違反網(wǎng)絡(luò)合規(guī)性規(guī)定可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)面臨巨額罰款和聲譽(yù)損失,因此數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作對(duì)于企業(yè)的合法運(yùn)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要!
數(shù)據(jù)查找效率上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 能夠高效地過(guò)濾和管理網(wǎng)絡(luò)流量,確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定與安全。

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數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供以下關(guān)鍵功能,以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問(wèn)和處理過(guò)程中得到動(dòng)態(tài)脫敏,防止敏感信息泄露。動(dòng)態(tài)脫敏策略配置:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持根據(jù)類別或字段配置動(dòng)態(tài)脫敏策略,確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù),防范數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。類別策略模板配置:數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板,以應(yīng)用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過(guò)靈活配置脫敏策略模板,可以針對(duì)不同數(shù)據(jù)類別應(yīng)用相應(yīng)的保護(hù)措施,提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性,并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應(yīng)用于多個(gè)數(shù)據(jù)源。這一功能簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程,避免了逐一設(shè)置的繁瑣操作。



數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生,如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷,確定故障的類型和范圍。他們會(huì)利用各種診斷工具和技術(shù),快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn),數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難,如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。建立細(xì)顆粒度的權(quán)限控制機(jī)制,根據(jù)用戶角色和需求對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行精確控制是必不可少的。

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根據(jù)個(gè)人信息保護(hù)法第五十一條的規(guī)定,個(gè)人信息處理者應(yīng)根據(jù)個(gè)人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風(fēng)險(xiǎn)等,防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)以及個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中未能合理確定個(gè)人信息處理的操作權(quán)限,或者沒(méi)有采取有效的措施來(lái)防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和個(gè)人信息的泄露、篡改、丟失,就存在嚴(yán)重的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人信息的泄露或丟失不僅可能對(duì)用戶的權(quán)益造成損害,也可能導(dǎo)致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機(jī)。


數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù),同時(shí)通過(guò)歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。虛擬的數(shù)據(jù)訪問(wèn)

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問(wèn)權(quán)限的狀態(tài),提供了對(duì)權(quán)限狀態(tài)的集中管理,方便權(quán)限管理員進(jìn)行快速調(diào)整.上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里來(lái)

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(jí)產(chǎn)品,能夠針對(duì)關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jí)模型訓(xùn)練和自動(dòng)化識(shí)別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)產(chǎn)品,數(shù)據(jù)雷達(dá)產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢(shì):結(jié)果更準(zhǔn)確基于AI大模型,能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類型在詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析,從而針對(duì)數(shù)據(jù)類型建立語(yǔ)義級(jí)別的高緯度特征向量,**提高了數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度??蓮?fù)制性更好基于AI大模型,通過(guò)針對(duì)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(jí)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(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練,不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫(xiě)和維護(hù)。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里來(lái)

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