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。字典算法:(1)预定义字典算法支持:用户可以根据预先定义好的字典算法对数据进行分类分级。这些字典可以包括行业标准术语、关键词、敏感词等,帮助用户快速对数据进行分类。(2)自定义字段算法:支持用户根据实际需求上传和管理字典数据,并与算法进行关联配置。用户可以自定义字典内容,根据业务需求灵活管理字典数据,以满足不同场景下的数据分类需求。(3)多算法配置:用户可同时配置多个字典算法,并结合与、或、非等逻辑关系,实现更加复杂的数据分类分级操作。这种灵活的配置方式可以满足用户不同的分类需求,提升分类准确性和灵活性。上讯数据网关 DG 能够高效地过滤和管理网络流量,确保数据传输的稳定与安全。推广上讯数据网关欢迎选购
数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能,旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板,以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点:自定义模板创建:用户可以根据自身业务需求和数据特点,自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项,用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数,定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源:平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源,包括金融行业、汽车行业等,用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板,节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持:用户可以在模板中手动关联类别和算法,也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联,实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享:数据分类分级模板支持部门内共享,即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源,提高了模板的可用性和灵活性。哪些上讯数据网关资质上讯数据网关DG是一站式数据库访问管理平台。
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。
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。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基于AI大模型,使用人员只需要针对一个数据类型准备几千条-几万条的训练数据就可以实现数据类型识别能力的训练,不需要针对不同的数据类型编写和维护,**降低了传统数据分类分级技术涉及的规则编写和维护成本。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。
数据下载权限的精细管控:数据网关DG提供细致的数据下载审批机制,确保只有合适的人员获得敏感数据的下载权限,避免敏感数据外泄的风险。临时提权的应用场景:数据网关DG提供灵活的临时提权功能,使得在某些业务场景下,特定的查询语句能够在一定时段内获得更高权限,以满足实际操作需求。批量权限管理:数据网关DG能够支持批量对人员、部门授予访问权限,并能限制访问时间,在人员变动或特定业务场景下提供更高效的权限管理方式。权限回收与状态修改: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。上讯数据网关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.推广上讯数据网关欢迎选购
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。推广上讯数据网关欢迎选购
随着物联网技术的发展,越来越多的设备连接到企业网络,数据网管面临着管理这些海量物联网设备的挑战。物联网设备的种类繁多,包括传感器、智能家电、工业设备等,它们具有不同的通信协议和安全需求。数据网管需要确保这些设备能够安全地接入网络,并对其进行有效的管理和监控。这包括设备的注册、认证、授权,以及定期的安全更新和漏洞修复。例如,在一个智能工厂中,大量的工业传感器和设备连接到网络,数据网管要确保这些设备的数据能够准确无误地传输,同时防止恶意攻击和数据泄露。此外,物联网设备产生的数据量巨大,数据网管需要优化网络架构,以处理这些海量的数据,并确保数据的存储和分析能够满足业务需求。
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