上訊數(shù)據(jù)網關DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：連通性測試：為確保數(shù)據(jù)源的可用性，數(shù)據(jù)源支持對數(shù)據(jù)源連通性的測試功能，及時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接問題，提高數(shù)據(jù)管理的穩(wěn)定性。實時數(shù)據(jù)更新：數(shù)據(jù)網關DG能夠實時更新數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，以確保系統(tǒng)獲取到***的業(yè)務信息，保障數(shù)據(jù)的準確性和實效性。批量導入數(shù)據(jù)源：提供模板化、批量導入數(shù)據(jù)源的功能，以簡化大規(guī)模數(shù)據(jù)源的配置流程，提高操作效率?？焖侔l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源管理需具備快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的能力，可以根據(jù)局域網IP段和指定數(shù)據(jù)源端口迅速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)自動發(fā)現(xiàn)的效率。域名通信管理：針對域名通信的數(shù)據(jù)源，支持在hosts配置中添加域名和IP映射關系，代替后臺操作，以提供更為便捷的數(shù)據(jù)源管理方式，符合日常操作習慣。訪問控制管理：支持對數(shù)據(jù)庫進行訪問控制管理，限定只有指定的數(shù)據(jù)庫客戶端、數(shù)據(jù)庫賬號、訪問IP及數(shù)據(jù)庫賬號、訪問IP，才能訪問訪問數(shù)據(jù)庫，有效確保數(shù)據(jù)庫的訪問安全。

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數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法等相關法律法規(guī)，對數(shù)據(jù)處理活動提出了明確的規(guī)定和要求，為了降低數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風險，企業(yè)應該建立健全的數(shù)據(jù)安全管理制度，包括規(guī)范數(shù)據(jù)處理流程、加強安全培訓教育、實施嚴格的權限控制和訪問審計、采用先進的加密技術等措施，確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和安全性，維護用戶權益和企業(yè)的聲譽。上訊數(shù)據(jù)網關DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等，實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數(shù)據(jù)管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內部數(shù)據(jù)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設。

什么是上訊數(shù)據(jù)網關熱線為進一步加強數(shù)據(jù)安全性，數(shù)據(jù)網關DG提供以下功能，建立更為全方面高效的數(shù)據(jù)安全管理體系。

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)分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(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練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，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，降低人工干預和成本，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，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。

根據(jù)個人信息保護法第五十一條的規(guī)定，個人信息處理者應根據(jù)個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風險等，防止未經授權的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權限，或者沒有采取有效的措施來防止未經授權的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴重的合規(guī)風險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權益造成損害，也可能導致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機。

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)雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級的過程中，語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進技術。這一引擎能夠同時對數(shù)據(jù)類型進行詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而建立起語義級別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準確地理解和區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)分類分級的精確度和可信度。基于數(shù)據(jù)字段內容的模型訓練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性，采用AI大模型進行訓練時，引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達到很高的準確度。這意味著訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運行，具有很高的適用性和通用性，為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網關能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作，保障數(shù)據(jù)的完整性和安全。輔助上訊數(shù)據(jù)網關技術指導

上訊數(shù)據(jù)網關能面向企業(yè)數(shù)據(jù)庫訪問實現(xiàn)事前細粒度授權、事中高危操作管控和動態(tài)脫敏、事后錄像和日志審計。信息化上訊數(shù)據(jù)網關怎么樣

數(shù)據(jù)網關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。

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