上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，能夠面向企業(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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險，如數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改/誤刪和法律遵從等。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關產(chǎn)品DG具有許多的優(yōu)勢的優(yōu)勢：1、數(shù)據(jù)庫兼容性更好、穩(wěn)定性和性能更高。2、基于瀏覽器的客戶端，部署管理更簡單，使用更安全。3、節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。

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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。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關企業(yè)急需一個集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺，實現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。

隨著移動設備的應用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管在保障無線網(wǎng)絡的穩(wěn)定和安全方面面臨著新的挑戰(zhàn)。無線網(wǎng)絡的信號覆蓋范圍和強度直接影響用戶的體驗。數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要通過合理的無線接入點布局和功率調整，確保在企業(yè)內部各個區(qū)域都能獲得穩(wěn)定的無線連接。同時，他們要處理無線頻段的干擾問題，選擇合適的頻段并優(yōu)化信道分配，以提高無線網(wǎng)絡的性能。在安全方面，無線網(wǎng)絡更容易受到攻擊。數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要設置強密碼、啟用加密協(xié)議，并定期更新無線設備的固件，防止未經(jīng)授權的訪問和數(shù)據(jù)泄露。

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。 數(shù)據(jù)網(wǎng)關能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險。

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。批量導入數(shù)據(jù)庫：支持根據(jù)模板批量導入數(shù)據(jù)庫，簡化了數(shù)據(jù)庫的導入和配置流程，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映射關系代替后臺操作的功能。默認級別配置和自定義分組：用戶可以為數(shù)據(jù)庫配置默認級別，方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權限。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)庫部門內共享：平臺支持數(shù)據(jù)庫在部門內的共享，部門內所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫進行分類分級掃描。建立細顆粒度的權限控制機制，根據(jù)用戶角色和需求對數(shù)據(jù)訪問權限進行精確控制是必不可少的。哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關預算

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隨著人工智能和自動化技術的應用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實現(xiàn)一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網(wǎng)絡性能監(jiān)測和報警等。人工智能技術可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預測潛在的網(wǎng)絡問題，提前進行防范和優(yōu)化。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡行為模式，預測可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術知識和經(jīng)驗，以便在復雜的網(wǎng)絡環(huán)境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進行干預和解決。

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