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數(shù)據(jù)安全合規(guī)

來源: 發(fā)布時間:2025-04-30

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應對網(wǎng)絡(luò)故障和災難恢復方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時發(fā)生,如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發(fā)生時,數(shù)據(jù)網(wǎng)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(shù),快速定位問題的根源。一旦確定了故障點,數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災難,如火災、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓時,數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)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(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時間內(nèi)恢復正常運行,減少損失!數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計功能應能夠提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強對數(shù)據(jù)訪問和平臺活動的監(jiān)控。數(shù)據(jù)安全合規(guī)

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表屬性查看:支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性,以及表數(shù)據(jù),允許用戶詳細了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件,幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型,進行準確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作。跨源數(shù)據(jù)查詢:支持數(shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,實現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計算,允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),實現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計算,滿足復雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略:在訪問數(shù)據(jù)源時,數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略,對查詢出的數(shù)據(jù)展示動態(tài)脫敏效果,有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露,通過實時保護數(shù)據(jù)隱私,確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能:在進行Web訪問時,Web訪問頁面可提供水印功能,抗截圖、抗拍攝。此功能增強了數(shù)據(jù)的安全保護,通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性,防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作:支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù),包括新增、刪除、復制行,導入Excel數(shù)據(jù)等,提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性,用戶可以在結(jié)果集中直接進行數(shù)據(jù)操作,支持多種數(shù)據(jù)編輯和導入方式,增強了數(shù)據(jù)處理的靈活性。


哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)哪里有賣的建立細顆粒度的權(quán)限控制機制,根據(jù)用戶角色和需求對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限進行精確控制是必不可少的。

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上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。數(shù)據(jù)庫訪問操作面臨以下現(xiàn)狀:賬號共享,權(quán)限泛濫,在企業(yè)日常數(shù)據(jù)庫操作中,存在不同用戶共用一個數(shù)據(jù)庫賬號的情況,這樣無法清楚地追蹤個人操作,導致權(quán)限濫用,增加數(shù)據(jù)泄露風險,且難以審計和追蹤每個用戶的具體行為。流程缺失,事故頻繁,數(shù)據(jù)庫的變更和高危操作缺少統(tǒng)一的管控流程,存在數(shù)據(jù)誤刪除或惡意刪除風險。對于SQL缺少統(tǒng)一的審核流程,不規(guī)范SQL的執(zhí)行會對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定性造成影響。敏感數(shù)據(jù),無法遮掩,數(shù)據(jù)庫中的敏感數(shù)據(jù),如個人信息、企業(yè)機密數(shù)據(jù)等,如果不進行適當?shù)?**處理,可能會導致敏感數(shù)據(jù)被非法獲取和傳播,帶來嚴重的安全和法律風險。審計不全,追溯困難,如果數(shù)據(jù)庫SQL審計不***,那么在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)篡改等安全事件時,將難以追溯事件的來源和過程,且無法滿足合規(guī)性要求,增加企業(yè)的合規(guī)性風險。

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(lǐng)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(gòu)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(wù),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。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持數(shù)據(jù)庫客戶端的操作錄像。

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數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)雷達,基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?;跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓練,保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性基于AI大模型,通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練,在不依靠數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性,可以應用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可保證脫敏后數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和可用性,確保在脫敏過程中不影響數(shù)據(jù)的完整性和業(yè)務(wù)的正常運行。數(shù)據(jù)訪問員

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺。數(shù)據(jù)安全合規(guī)

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中,***成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護,未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫,導致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨,不僅對萬豪酒店的聲譽造成了重大影響,也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴重威脅,甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細顆粒度權(quán)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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