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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致數(shù)據(jù)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(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)容的模型訓練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性基于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確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺數(shù)據(jù)源共享：支持數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建人為數(shù)據(jù)庫配置管理員，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫共享。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問和處理過程中得到動態(tài)脫敏，防止敏感信息泄露。動態(tài)脫敏策略配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持根據(jù)類別或字段配置動態(tài)脫敏策略，確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當?shù)碾[私保護，防范數(shù)據(jù)泄露風險。類別策略模板配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數(shù)據(jù)類別應用相應的保護措施，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用于多個數(shù)據(jù)源。這一功能簡化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權(quán)限劃分和細顆粒度的權(quán)限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進行有效的權(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)庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數(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）中進行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應用場景。

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為進一步加強數(shù)據(jù)安全性，數(shù)據(jù)網(wǎng)關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。便捷的數(shù)據(jù)源管理方式

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數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關系性數(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)分類分級的準確度?？蓮椭菩愿没贏I大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練，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確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。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)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關銷售電話