數據雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現數據分類分級的過程中，語義級別的數據分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進技術。這一引擎能夠同時對數據類型進行詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而建立起語義級別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準確地理解和區分不同類型的數據，提高了數據分類分級的精確度和可信度。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性：語義級別的數據分類分級引擎注重保證數據分類分級模型的可復制性，采用AI大模型進行訓練時，引擎不依賴于數據字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達到很高的準確度。這意味著訓練后的數據分類分級模型在不同的數據環境下都能夠穩定可靠地運行，具有很高的適用性和通用性，為數據管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 上訊數據網關DG支持自定義敏感數據識別任務的并發數、采樣次數、采樣范圍等參數的配置，適應不同場景.創新上訊數據網關答疑解惑

在云計算時代，數據網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數據網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協調，確保云資源的配置和管理符合企業的需求。他們需要監控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業務能夠穩定運行。同時，要處理云服務與企業內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業將關鍵業務遷移到云端時，數據網管要確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環境中的訪問控制和權限管理得到有效實施。此外，數據網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出。

品牌上訊數據網關概況數據網關DG通過敏感數據識別，可以實現對于敏感數據的動態脫敏。

數據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，提高數據分類的準確性和效率。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據預先定義好的字典算法對數據進行分類分級。這些字典可以包括行業標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數據進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據實際需求上傳和管理字典數據，并與算法進行關聯配置。用戶可以自定義字典內容，根據業務需求靈活管理字典數據，以滿足不同場景下的數據分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現更加復雜的數據分類分級操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準確性和靈活性。

數據分類分級落地面臨的挑戰，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規模數據的需求。詞法分析的局限性導致數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則可復制性比較差，數據分類分級規則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數據字段的內容進行訓練，在不依靠數據字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數據環境下。數據網關DG支持高可用部署，確保系統在高負載和異常情況下依然保持穩定運行。

數據網關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數據在訪問和處理過程中得到動態脫敏，防止敏感信息泄露。動態脫敏策略配置：數據網關DG支持根據類別或字段配置動態脫敏策略，確保不同類型的數據都得到適當的隱私保護，防范數據泄露風險。類別策略模板配置：數據網關DG支持創建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數據類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數據類別應用相應的保護措施，提高數據安全性和合規性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應用于多個數據源。這一功能簡化了數據源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。

上訊數據網關DG是一站式數據庫訪問管理平臺。國際上訊數據網關包括

上訊數據網關 DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網絡攻擊，保護企業核心數據。創新上訊數據網關答疑解惑

數據網管在應對網絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網絡故障可能隨時發生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發生時，數據網管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數據網管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數據備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網絡攻擊導致整個網絡癱瘓時，數據網管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業務切換到備用網絡、恢復關鍵數據、重建系統等一系列復雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災難恢復能力，數據網管確保企業的業務能夠在較短的時間內恢復正常運行,創新上訊數據網關答疑解惑