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数据网关

来源: 发布时间:2024年12月23日

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。


建立统一的数据库变更管理流程,确保变更的合规性和安全性至关重要。数据网关

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数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别,满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别,并支持灵活地编辑和修改。 任务调度与高效并发执行:数据网关DG支持智能任务调度,确保任务高效执行,减少对系统资源的依赖,提升整体性能。 可配置化的任务参数:为适应不同需求,数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置,以更好地适应不同的业务场景。 定时执行任务:数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置,以确保定期对敏感数据进行识别,降低潜在风险。 多数据源任务配置:为了数据安全管理,数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务,确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。 结果打标与管理:在任务结果中,数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认,以便进行更为精细的敏感数据管理。 任务重启与历史查看:数据网关DG支持重新发现任务,同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。什么是上讯数据网关平台企业急需一个集中的数据库管理平台,实现对所有数据库的统一管理和监控。

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2018年的万豪酒店事件。在这起事件中,黑客成功越过了酒店数据库的安全防护,未经授权地访问了数据库,导致超过3亿客户的个人信息被泄露。这些信息包括了客户的姓名、联系方式、信用卡信息等敏感数据。这一泄露事件引起了广泛的关注和愤慨,不仅对万豪酒店的声誉造成了重大影响,也对客户的隐私权产生了严重威胁,甚至可能引发法律诉讼。上海上讯信息技术股份有限公司自主研发的数据网关DG通过对数据库操作人员的细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL审核、高危操作管控等,实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案,满足内部数据安全保护需求和外部监管要求。

上讯数据网关DG数据源管理主要具备以下能力:连通性测试:为确保数据源的可用性,数据源支持对数据源连通性的测试功能,及时发现数据库连接问题,提高数据管理的稳定性。实时数据更新:数据网关DG能够实时更新数据源中的数据,以确保系统获取到***的业务信息,保障数据的准确性和实效性。批量导入数据源:提供模板化、批量导入数据源的功能,以简化大规模数据源的配置流程,提高操作效率。快速发现数据源:数据源管理需具备快速发现数据源的能力,可以根据局域网IP段和指定数据源端口迅速发现数据源,提高系统自动发现的效率。域名通信管理:针对域名通信的数据源,支持在hosts配置中添加域名和IP映射关系,代替后台操作,以提供更为便捷的数据源管理方式,符合日常操作习惯。访问控制管理:支持对数据库进行访问控制管理,限定只有指定的数据库客户端、数据库账号、访问IP及数据库账号、访问IP,才能访问访问数据库,有效确保数据库的访问安全。上讯数据网关DG允许批量修改访问权限的状态,提供了对权限状态的集中管理,方便权限管理员进行快速调整.

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数据分类分级落地面临的挑战,传统的数据分类分级技术无法满足快速增长的大规模数据的需求。词法分析的局限性导致数据分类分级的准确度较低,基于字段名称和注释的分类分级规则可复制性比较差,数据分类分级规则的编写和维护需要大量人力介入。上讯数据雷达,基于AI的智能数据分类分级工具。基于AI大模型进行数据分类分级的优势:语义级别的数据分类分级引擎,实现高精确的数据类型匹配和分类分级基于AI大模型,能够实现同时针对数据类型在词法、语法和语义级别的特征提取和分析,从而针对数据类型建立语义级别的高纬度特征向量,**提高了数据分类分级的准确度。上讯数据网关能面向企业数据库访问实现事前细粒度授权、事中高危操作管控和动态脱敏、事后录像和日志审计。怎样上讯数据网关热线

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数据雷达提供了多种分类分级算法,包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法,旨在满足用户不同的分类需求,提高数据分类的准确性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取与模型训练:用户可根据业务需要新建AI算法名称,并支持数据库或文件两种方式的特征提取,提取的算法特征用于训练AI算法模型。(2)自动化分类分级:训练完成后,系统自动切换至该算法模型,利用AI大模型实现自动化打标,降低人工干预和成本,提高工作效率。(3)支持多组特征数据操作:用户可进行多组特征数据的追加和覆盖操作,灵活应对不同的数据特征需求。数据网关

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