數(shù)據(jù)雷達(dá)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(shí)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(jìn)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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑

數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分類分級模板支持功能，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)分類分級模板。平臺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、級別名稱以及級別數(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：平臺內(nèi)置了多個(gè)常見行業(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關(guān)聯(lián)類別和算法，也可以利用平臺提供的數(shù)據(jù)目錄提取算法并自動關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級模板與算法的智能關(guān)聯(lián)和匹配。模板部門內(nèi)共享：數(shù)據(jù)分類分級模板支持部門內(nèi)共享，即在同一部門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。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑數(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。

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對大表的查詢結(jié)果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強(qiáng)了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動，用戶可以在數(shù)據(jù)庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等.

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(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。他們會利用各種診斷工具和技術(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(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)管會啟動預(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。建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護(hù)手段，加強(qiáng)對敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)和管控，是當(dāng)前亟需解決的問題。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)預(yù)算

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG，為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑

上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本：借助AI大模型，我們實(shí)現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù)，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。為什么上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)答疑解惑