随着人工智能和自动化技术的应用,数据网管的工作方式也在发生变革。通过使用自动化工具和脚本,数据网管可以实现一些日常任务的自动化处理,如设备配置备份、网络性能监测和报警等。人工智能技术可以帮助数据网管预测潜在的网络问题,提前进行防范和优化。例如,通过分析历史数据和网络行为模式,预测可能出现的故障,...
数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:在实现数据分类分级的过程中,语义级别的数据分类分级引擎采用了基于AI大模型的先进技术。这一引擎能够同时对数据类型进行词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而建立起语义级别的高维度特征向量。通过这种方式,引擎能够更加准确地理解和区分不同类型的数据,提高了数据分类分级的精确度和可信度。基于数据字段内容的模型训练,保证了数据分类分级模型的可复制性:语义级别的数据分类分级引擎注重保证数据分类分级模型的可复制性,采用AI大模型进行训练时,引擎不依赖于数据字段的名称和注释,即使在没有明确的字段描述情况下也能够达到很高的准确度。这意味着训练后的数据分类分级模型在不同的数据环境下都能够稳定可靠地运行,具有很高的适用性和通用性,为数据管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 为提高操作效率,数据网关DG支持根据模板批量导入脱敏策略,简化大量配置脱敏策略的流程。上讯数据网关销售电话
权限管理员:负责数据权限的管理者,权限管理员拥有大的权限配置管理权力。包括对数据源、授权管理、审批管理、高危操作、动态脱敏等进行配置管理。此外,权限管理员还有提权申请、下载申请的权限,以及对WebSQL和权限总览的查看权限。数据访问员:作为平台中数据的使用者,数据访问员具有WebSQL、下载申请、提权申请的权限。同时,他们可以查看权限总览和授权列表,使数据的访问更加便捷和灵活。审计员:拥有对管理日志、权限日志、访问日志的查看权限。审计员的职责在于监控和审计系统的运行状况,确保数据的安全性和合规性。
上讯数据网关生产企业数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务并发数、采样次数、采样范围等参数配置,以更好地适应不同业务场景。
数据网管在监控网络流量方面扮演着重要的角色。通过对网络流量的实时监测和分析,他们能够了解网络的使用情况和趋势。流量监测可以帮助数据网管发现异常的流量模式,如突然的流量峰值或持续的高流量消耗。这可能是由于网络攻击、病毒传播或某个应用程序的异常行为导致的。通过深入分析流量数据,数据网管可以确定哪些应用程序或用户占用了大量的网络资源,并采取相应的措施进行优化或限制。例如,如果发现某个部门在工作时间内大量下载娱乐内容,导致网络拥堵,数据网管可以与该部门沟通,制定合理的网络使用政策,以确保网络资源的公平分配和有效利用。此外,流量监测还为网络规划和升级提供了重要的依据。根据流量的增长趋势,数据网管可以提前规划网络扩容,以满足未来业务发展的需求。
上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:自动化的数据特征提取和数据模型训练,消除了规则的编写和维护成本:借助AI大模型,我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练,从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据,而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护,从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。数据网关DG数据源管理具备高度的兼容性,能够适配多样化的数据库平台。
根据个人信息保护法第五十一条的规定,个人信息处理者应根据个人信息的处理目的、方式、种类以及可能存在的安全风险等,防止未经授权的访问以及个人信息的泄露、篡改、丢失。如果企业在数据库操作中未能合理确定个人信息处理的操作权限,或者没有采取有效的措施来防止未经授权的访问和个人信息的泄露、篡改、丢失,就存在严重的合规风险。个人信息的泄露或丢失不仅可能对用户的权益造成损害,也可能导致企业面临法律诉讼和信任危机。
数据网关DG提供数据访问行为的全部日志记录,满足内部审计和外部合规的要求。查询大表控制性能
借助上讯数据网关 DG,企业可以实现对不同类型数据的管控,提升数据管理效率。上讯数据网关销售电话
数据网关DG提供虚拟的数据访问功能,通过字段级别的权限划分和细颗粒度的权限管控,确保对访问数据源的用户进行有效的权限管理,保障数据的安全和隐私。查询大表控制:数据网关DG能够有效地控制对大表的查询结果集访问条数,优化查询性能,确保系统稳定运行。提供内置的SQL工作台,通过浏览器Web页面对数据库进行操作。用户可以通过友好的图形化界面进行数据库查询、修改、管理等操作,无需额外的客户端软件,增强了用户操作的灵活性和便利性。客户端和工具支持:通过使用数据网关的JDBC驱动,用户可以在数据库客户端(如DBeaver、Datagrip)和BI分析工具(如SmartBI、帆软Report)中进行数据库操作,拓展了数据访问和分析的应用场景。
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随着人工智能和自动化技术的应用,数据网管的工作方式也在发生变革。通过使用自动化工具和脚本,数据网管可以实现一些日常任务的自动化处理,如设备配置备份、网络性能监测和报警等。人工智能技术可以帮助数据网管预测潜在的网络问题,提前进行防范和优化。例如,通过分析历史数据和网络行为模式,预测可能出现的故障,...
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