安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力：安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端，統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫訪問入口，基于瀏覽器，即開即用，方便用戶能夠無縫地管理和查詢多個數(shù)據(jù)庫，簡化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫申請審批流程，管理員可以在一個地方管理所有數(shù)據(jù)庫的賬號、權(quán)限和操作行為，確保權(quán)限管理的一致性，避免權(quán)限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動態(tài)脫敏，確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù)，未經(jīng)授權(quán)的用戶只能訪問到***后的數(shù)據(jù)，有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。***授權(quán)和操作日志審計(jì)，詳細(xì)記錄每個用戶的行為，包括何時訪問了哪個數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行了什么操作等，幫助審計(jì)員快速識別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。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。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作

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。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)是真的嗎上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過增、刪、改、查等權(quán)限，對數(shù)據(jù)訪問者進(jìn)行細(xì)顆粒度的權(quán)限管控.

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持高可用部署，確保系統(tǒng)在高負(fù)載和異常情況下依然保持穩(wěn)定運(yùn)行，具體功能如下：高可用部署：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過支持訪問節(jié)點(diǎn)的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來的影響。采用高可用部署架構(gòu)，系統(tǒng)在一個節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時可以無縫切換到備用節(jié)點(diǎn)，從而確保服務(wù)的連續(xù)性和可用性，有助于降低系統(tǒng)因硬件故障、網(wǎng)絡(luò)問題或其他不可預(yù)見的情況而導(dǎo)致的服務(wù)中斷風(fēng)險。性能監(jiān)控：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG實(shí)施***的性能監(jiān)控，關(guān)注節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，包括CPU、內(nèi)存、磁盤和網(wǎng)絡(luò)等狀態(tài)，系統(tǒng)管理員可以根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，配置告警用戶和告警閾值，在這些參數(shù)超出設(shè)定范圍時告警用戶將接收到警報通知。這樣的實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)確保了對系統(tǒng)健康狀況的及時響應(yīng)，幫助管理員采取預(yù)防性措施，避免性能下降或系統(tǒng)崩潰。

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(shù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。基于數(shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性基于AI大模型，通過針對數(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)分類分級模型的可復(fù)制性，可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)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)。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：***兼容性：數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫平臺，包括主流數(shù)據(jù)庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（如DM、GaussDB、Oscar等）、以及大數(shù)據(jù)平臺下的大數(shù)據(jù)庫（如Elasticsearch、MongoDB等）。這確保了在不同平臺上的***適用性。數(shù)據(jù)源分組管理：支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活配置數(shù)據(jù)源分組，幫助用戶更好地分類、管理和維護(hù)多數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)的組織性和操作效率。批量數(shù)據(jù)庫密碼更新：提供批量修改數(shù)據(jù)庫密碼的功能，便于管理員高效、安全地更新多個數(shù)據(jù)庫的密碼，簡化管理流程，減少手動操作的復(fù)雜度，同時提升數(shù)據(jù)庫安全性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG關(guān)聯(lián)脫敏策略，對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果，防止了企業(yè)內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)的外泄風(fēng)險.多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務(wù)的設(shè)置，以確保定期對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，降低潛在風(fēng)險。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，連通性測試：提供數(shù)據(jù)庫連通性測試功能，用戶可以通過平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連通性測試，確保數(shù)據(jù)庫正常可用，提高數(shù)據(jù)操作的可靠性和穩(wěn)定性。批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫：支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，簡化了數(shù)據(jù)庫的導(dǎo)入和配置流程，提高了管理效率。快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫：平臺支持根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)庫端口快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫，提高了數(shù)據(jù)庫的發(fā)現(xiàn)和接入效率，節(jié)省了用戶的時間和精力。域名通信代替后臺操作：針對域名通信的數(shù)據(jù)庫，平臺提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系代替后臺操作的功能。默認(rèn)級別配置和自定義分組：用戶可以為數(shù)據(jù)庫配置默認(rèn)級別，方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)限。同時，用戶還可以根據(jù)自身需求自定義數(shù)據(jù)庫分組，便于靈活管理數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫部門內(nèi)共享：平臺支持?jǐn)?shù)據(jù)庫在部門內(nèi)的共享，部門內(nèi)所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類分級掃描。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作