数据搜索申请访问

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。自定义算法分组：通过自定义算法分组，用户可以根据算法的功能、用途或者行业领域等因素进行分类，将具有相似特性或者功能的算法归类到同一个分组下。这样一来，用户可以更快速地找到需要的算法，同时也可以更清晰地了解系统中各个算法的分类和属性。分类分级算法共享：所有用户均可在分类分级算法组织架构下共享这些算法，提升了协作效率和资源利用率。数据分类分级算法能够为企业提供高效、准确的数据分类和分级服务，帮助企业更好地管理和保护数据资产，降低数据泄露和滥用的风险，提升数据安全性和合规性水平，增强企业对数据的控制能力，从而提升企业的运营效率和竞争力。上讯数据网关DG能够解决企业在数据库访问过程存在的安全和合规风险。数据搜索申请访问

数据雷达（DR）是基于AI大模型技术的智能数据分类分级产品，能够针对关系性数据库、NoSQL数据库和数据仓库等实现元数据扫描、数据目录构建、分类分级模型训练和自动化识别。相比于传统的数据分类分级产品，数据雷达产品具有如下优势:结果更准确基于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。可复制性更好基于AI大模型，通过针对数据字段的内容进行训练，在不依靠数据字段的名称和注释的情况下就能够达到很高的准确度，所以保证了训练后的数据分类分级模型的可复制性。扩展性更好基于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。创新上讯数据网关售后服务数据网关DG支持多种告警方式的配置，包括邮件告警、平台消息告警等，以灵活满足实际使用中的告警需求。

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。

2018年的万豪酒店事件。在这起事件中，***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。

数据网关DG通过使用特定JDBC驱动实现对于数据执行SQL的获取和代理执行。

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。数据网关DG提供直观易用的定时执行任务的设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。提供上讯数据网关包括什么

数据网关DG对外提供API接口，通过接口将敏感数据动态导入数据网关平台进行脱敏，实现与其他系统数据集成。数据搜索申请访问

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