隨著人工智能和自動化技術的應用,數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本,數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實現(xiàn)一些日常任務的自動化處理,如設備配置備份、網(wǎng)絡性能監(jiān)測和報警等。人工智能技術可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預測潛在的網(wǎng)絡問題,提前進行防范和優(yōu)化。例如,通過分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡行為模式,預測可能出現(xiàn)的故障,并提前采取措施。然而,盡管技術帶來了便利,數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術知識和經(jīng)驗,以便在復雜的網(wǎng)絡環(huán)境中做出準確的判斷和決策。例如,當自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時,數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進行干預和解決。
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由于數(shù)據(jù)庫操作涉及到大量的個人信息和敏感數(shù)據(jù),如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作過程中沒有建立健全的安全管理制度,未能進行必要的安全教育培訓,或者沒有采取足夠的技術措施來保護數(shù)據(jù)安全,就存在著嚴重的合規(guī)風險。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對數(shù)據(jù)庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏等,實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計,為數(shù)據(jù)管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案,滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。助力企業(yè)數(shù)據(jù)安全建設。
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數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供以下關鍵功能,以確保敏感數(shù)據(jù)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(jù)網(wǎng)關DG支持根據(jù)類別或字段配置動態(tài)脫敏策略,確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當?shù)碾[私保護,防范數(shù)據(jù)泄露風險。類別策略模板配置:數(shù)據(jù)網(wǎng)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(jù)類別。通過靈活配置脫敏策略模板,可以針對不同數(shù)據(jù)類別應用相應的保護措施,提高數(shù)據(jù)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(jù)源。這一功能簡化了數(shù)據(jù)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(jù)庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)庫數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫變更管理、權限控制和敏感數(shù)據(jù)保護等方面。針對這些挑戰(zhàn),企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)庫管理機制和安全保障體系,提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等,實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計,為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案,滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護需求和外部監(jiān)管要求。
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數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡流量的實時監(jiān)測和分析,他們能夠了解網(wǎng)絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)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(wǎng)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(jù),數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)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(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容,導致網(wǎng)絡擁堵,數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通,制定合理的網(wǎng)絡使用政策,以確保網(wǎng)絡資源的公平分配和有效利用。此外,流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢,數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡擴容,以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。
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數(shù)據(jù)雷達提供了多種分類分級算法,包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法,旨在滿足用戶不同的分類需求,提高數(shù)據(jù)分類的準確性和效率。自定義算法分組:通過自定義算法分組,用戶可以根據(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領域等因素進行分類,將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來,用戶可以更快速地找到需要的算法,同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享:所有用戶均可在分類分級算法組織架構下共享這些算法,提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級算法能夠為企業(yè)提供高效、準確的數(shù)據(jù)分類和分級服務,幫助企業(yè)更好地管理和保護數(shù)據(jù)資產(chǎn),降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風險,提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平,增強企業(yè)對數(shù)據(jù)的控制能力,從而提升企業(yè)的運營效率和競爭力。哪里上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關生產(chǎn)企業(yè)