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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，以及表數據，允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數據模型，進行準確的數據查詢和管理操作。跨源數據查詢：支持數據庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實現高效的跨源數據聯邦查詢和計算，允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數據庫的數據，實現跨源的數據整合和高效計算，滿足復雜的數據分析需求。關聯脫敏策略：在訪問數據源時，數據網關DG可以關聯脫敏策略，對查詢出的數據展示動態脫敏效果，有效防止敏感數據在內部泄露，通過實時***保護數據隱私，確保數據訪問的安全性和合規性。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。此功能增強了數據的安全保護，通過水印技術提高數據的追溯能力和有效性，防止數據被未經授權地捕捉或泄露。結果集操作：支持在結果集中修改數據，包括新增、刪除、復制行，導入Excel數據等，提升了數據管理的便捷性，用戶可以在結果集中直接進行數據操作，支持多種數據編輯和導入方式，增強了數據處理的靈活性。上訊數據網關DG通過對數據庫訪問人員的細顆粒度權限管控、敏感數據分類分級、敏感數據動態脫敏等.本地上訊數據網關銷售

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。創新上訊數據網關答疑解惑數據網關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。

數據雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數據分類分級產品，能夠針對關系性數據庫、NoSQL數據庫和數據倉庫等實現元數據掃描、數據目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統的數據分類分級產品，數據雷達產品具有如下優勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現同時針對數據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數據類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數據分類分級的準確度。可復制性更好基于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。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數據就可以實現數據類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數據類型編寫和維護。數據網關DG提供細致的數據下載審批機制，確保只有合適的人員獲得敏感數據下載權限，避免*感數據外泄風險。

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。正則算法：(1)自定義正則：用戶可以通過編寫正則算法來對數據進行分類分級，根據自身業務需求，靈活定義匹配規則，實現數據的準確分類。(2)多字段打標支持：支持多字段方式，用戶可以針對多個字段進行正則匹配，并根據匹配結果對數據的級別和類別進行打標，實現更加精細化的數據分類。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個正則算法進行邏輯操作，包括與、或、非等功能。通過組合不同的正則算法，可以實現更復雜的數據分類邏輯，提升分類準確性和靈活性。上訊數據網關 DG 能夠高效地過濾和管理網絡流量，確保數據傳輸的穩定與安全。哪里上訊數據網關有哪些

上訊數據網關 DG 是企業數據安全的重要守護者，為信息流通筑起堅固防線。本地上訊數據網關銷售

隨著人工智能和自動化技術的應用，數據網管的工作方式也在發生變革。通過使用自動化工具和腳本，數據網管可以實現一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監測和報警等。人工智能技術可以幫助數據網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優化。例如，通過分析歷史數據和網絡行為模式，預測可能出現的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數據網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統發出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數據網管需要憑借自己的專業能力進行干預和解決。

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