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數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局數(shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術實現(xiàn)對于關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細粒度授權、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關誠信合作上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 強大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境無縫對接。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG是數(shù)據(jù)庫管理的**工具，具有一些功能特點，以強化權限管理，確保數(shù)據(jù)的安全性和可控性。審批流程的靈活性：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG引入工單模式，實現(xiàn)完備的審批、申請流程，包括被動式審批授權和主動式申請授權，并支持對提交的申請進行同意、駁回等操作，確保審批流程能夠高效運轉。操作員可以配置數(shù)據(jù)庫訪問時間（如*在工作日下午17:00-18:00訪問），并限制外部應用訪問權限。字段級別權限劃分：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持對數(shù)據(jù)訪問權限進行字段級別的劃分，通過增、刪、改、查等權限，對數(shù)據(jù)訪問者進行細顆粒度的權限管控，遵循**小權限原則，確保數(shù)據(jù)訪問者只能訪問自身權限的數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG操作日志及審計功能應能夠提供***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。以下是產品在操作日志及審計方面的詳細功能描述：查看操作日志：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持用戶查看在平臺上的所有操作日志，包括對系統(tǒng)設置、組織架構配置以及其他關鍵操作的記錄，確保所有操作都能被審查。查看申請、審批、下載、提權記錄：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供對所有申請、審批、下載、提權等關鍵記錄的查看功能，幫助審計員能夠***了解平臺上的權限授權與審批事件。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了網(wǎng)絡架構。

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產品，能夠針對關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產品，數(shù)據(jù)雷達產品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型，能夠實現(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)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(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)字段的內容進行訓練，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。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG對外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導入數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關咨詢熱線

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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。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練：用戶可根據(jù)業(yè)務需要新建AI算法名稱，并支持數(shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取，提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級：訓練完成后，系統(tǒng)自動切換至該算法模型，利用AI大模型實現(xiàn)自動化打標，降低人工干預和成本，提高工作效率。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應對不同的數(shù)據(jù)特征需求。多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關服務熱線