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数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:在实现数据分类分级的过程中，语义级别的数据分类分级引擎采用了基于AI大模型的先进技术。这一引擎能够同时对数据类型进行词法、语法和语义级别的特征提取和分析，从而建立起语义级别的高维度特征向量。通过这种方式，引擎能够更加准确地理解和区分不同类型的数据，提高了数据分类分级的精确度和可信度。基于数据字段内容的模型训练，保证了数据分类分级模型的可复制性：语义级别的数据分类分级引擎注重保证数据分类分级模型的可复制性，采用AI大模型进行训练时，引擎不依赖于数据字段的名称和注释，即使在没有明确的字段描述情况下也能够达到很高的准确度。这意味着训练后的数据分类分级模型在不同的数据环境下都能够稳定可靠地运行，具有很高的适用性和通用性，为数据管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 上讯数据网关DG关联脱敏策略，对查询出的数据展示动态脱敏效果，防止了企业内部敏感数据的外泄风险.什么是上讯数据网关预算

数据雷达提供了多种分类分级算法，包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法，旨在满足用户不同的分类需求，提高数据分类的准确性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取与模型训练：用户可根据业务需要新建AI算法名称，并支持数据库或文件两种方式的特征提取，提取的算法特征用于训练AI算法模型。(2)自动化分类分级：训练完成后，系统自动切换至该算法模型，利用AI大模型实现自动化打标，降低人工干预和成本，提高工作效率。(3)支持多组特征数据操作：用户可进行多组特征数据的追加和覆盖操作，灵活应对不同的数据特征需求。多久上讯数据网关售后服务上讯数据网关DG通过增、删、改、查等权限，对数据访问者进行细颗粒度的权限管控.

大多企业数据环境中存在着多样化的数据库类型和数据存储平台。为了有效管理这些数据库，数据雷达DR提供了***的数据库管理功能，涵盖了以下关键方面：***的数据库类型支持：支持不低于40种数据库类型，包括常见的主流数据库（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、国产数据库（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大数据平台下的数据库（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平台通过支持常见的jdbc协议，实现对各种数据库的连接和管理。

数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能，旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板，以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点：自定义模板创建：用户可以根据自身业务需求和数据特点，自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项，用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数，定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源：平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源，包括金融行业、汽车行业等，用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板，节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持：用户可以在模板中手动关联类别和算法，也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联，实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享：数据分类分级模板支持部门内共享，即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源，提高了模板的可用性和灵活性。数据网关DG支持多种告警方式的配置，包括邮件告警、平台消息告警等，以灵活满足实际使用中的告警需求。

数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别，满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别，并支持灵活地编辑和修改。任务调度与高效并发执行：数据网关DG支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。可配置化的任务参数：为适应不同需求，数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，以更好地适应不同的业务场景。定时执行任务：数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。多数据源任务配置：为了数据安全管理，数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。结果打标与管理：在任务结果中，数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认，以便进行更为精细的敏感数据管理。任务重启与历史查看：数据网关DG支持重新发现任务，同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。

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