品牌上訊數(shù)據網關單價

來源: 發(fā)布時間:2025-05-01

為確保數(shù)據安全,數(shù)據網關能夠提供以下功能,以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作,保障數(shù)據的完整性和安全。高危操作配置:數(shù)據網關DG支持對指定的數(shù)據源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作,以防止人員進行越權的敏感操作。具體包括:?高危操作復核:對需要復核的訪問進行二次審批操作,支持同意和駁回操作,增加了對高危操作的審核層級。?高危操作告警:針對需要告警的訪問,系統(tǒng)可發(fā)送郵件、平臺消息等告警信息,及時通知相關人員,有助于快速響應潛在風險。?高危操作阻斷:對需要阻斷的訪問,提示執(zhí)行SQL失敗并直接阻斷訪問,確保未經授權的敏感操作無法執(zhí)行。告警配置:數(shù)據網關DG支持多種告警方式的配置,包括郵件告警、平臺消息告警等,以靈活滿足實際使用中的告警需求。批量配置訪問用戶:數(shù)據網關DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能,以應對大規(guī)模權限管理的需求,提高管理效率。查看告警記錄:可以方便地查看高危操作的復核、告警、阻斷記錄,以進行審計和監(jiān)控,確保系統(tǒng)安全運行。



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數(shù)據網管在監(jiān)控網絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網絡流量的實時監(jiān)測和分析,他們能夠了解網絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據網管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式,如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數(shù)據,數(shù)據網管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網絡資源,并采取相應的措施進行優(yōu)化或限制。例如,如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內大量下載娛樂內容,導致網絡擁堵,數(shù)據網管可以與該部門溝通,制定合理的網絡使用政策,以確保網絡資源的公平分配和有效利用。此外,流量監(jiān)測還為網絡規(guī)劃和升級提供了重要的依據。根據流量的增長趨勢,數(shù)據網管可以提前規(guī)劃網絡擴容,以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。



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數(shù)據網關DG支持自定義敏感數(shù)據級別和類別,滿足特定業(yè)務和合規(guī)需求。此外系統(tǒng)內置了對常見數(shù)據類型的敏感數(shù)據類別和級別,并支持靈活地編輯和修改。任務調度與高效并發(fā)執(zhí)行:數(shù)據網關DG支持智能任務調度,確保任務高效執(zhí)行,減少對系統(tǒng)資源的依賴,提升整體性能??膳渲没娜蝿諈?shù):為適應不同需求,數(shù)據網關DG支持自定義敏感數(shù)據識別任務的并發(fā)數(shù)、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)的配置,以更好地適應不同的業(yè)務場景。定時執(zhí)行任務:數(shù)據網關DG提供直觀易用的定時執(zhí)行任務設置,以確保定期對敏感數(shù)據進行識別,降低潛在風險。多數(shù)據源任務配置:為了數(shù)據安全管理,數(shù)據網關DG支持配置多數(shù)據源敏感數(shù)據識別任務,確保在不同數(shù)據源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據。結果打標與管理:在任務結果中,數(shù)據網關DG支持對已識別的敏感數(shù)據類型進行打標確認,以便進行更為精細的敏感數(shù)據管理。任務重啟與歷史查看:數(shù)據網關DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務,同時通過歷史記錄查看已執(zhí)行任務的詳細信息。



數(shù)據網關DG提供以下關鍵功能,以確保敏感數(shù)據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)據網關DG支持根據類別或字段配置動態(tài)脫敏策略,確保不同類型的數(shù)據都得到適當?shù)碾[私保護,防范數(shù)據泄露風險。類別策略模板配置:數(shù)據網關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)據類別。通過靈活配置脫敏策略模板,可以針對不同數(shù)據類別應用相應的保護措施,提高數(shù)據安全性和合規(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)據源。這一功能簡化了數(shù)據源的脫敏策略配置流程,避免了逐一設置的繁瑣操作。



數(shù)據網關DG提供數(shù)據訪問行為的全部日志記錄,滿足內部審計和外部合規(guī)的要求。

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數(shù)據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據分類分級的準確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差,數(shù)據分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據雷達,基于AI的智能數(shù)據分類分級工具?;贏I大模型進行數(shù)據分類分級的優(yōu)勢:語義級別的數(shù)據分類分級引擎,實現(xiàn)高精確的數(shù)據類型匹配和分類分級基于AI大模型,能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析,從而針對數(shù)據類型建立語義級別的高緯度特征向量,**提高了數(shù)據分類分級的準確度。上訊數(shù)據網關DG關聯(lián)脫敏策略,對查詢出的數(shù)據展示動態(tài)脫敏效果,防止了企業(yè)內部敏感數(shù)據的外泄風險.品牌上訊數(shù)據網關單價

上訊數(shù)據網關DG可細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等.品牌上訊數(shù)據網關單價

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