敏感目标端

时间:2024年11月10日 来源:

敏捷数据管理平台ADM的关键技术如下:l***数据获取方式数据获取的目的是将不同的数据源实时或者按需同步到平台内,根据不同类型的数据源,数据获取方式分为三种,保证覆盖全部数据源获取方式:①支持实时同步应用数据库;②支持按需同步关系型数据库;③支持与备份系统对接恢复数据。l核心专利技术—数据库虚拟化技术ADM内置一套数据库虚拟化管理程序,虚拟数据库是通过一份基础数据源创建的数据副本,一份基础数据源可以生成多个虚拟数据库,虚拟数据库可读可写,虚拟数据库状态可实时保存。虚拟数据库创建时间为分钟级,且不占用额外的存储空间。哪个产品支持数据进行敏感处理时的抽取组合?敏感目标端

敏感目标端,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据孤岛指的是数据被分散、隔离和存储在不同的系统、应用程序或部门中,使得数据之间无法有效地交流、共享或整合的情况。这些数据岛屿形成了一个个孤立的实体,难以互相连接或进行有效的数据分析。上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过有效整合企业内各业务系统的数据,实现数据采集、存储、交付和管理的无缝对接,同时利用多项自有技术如数据库虚拟化、数据备份恢复、敏感数据脱敏等,打破了企业内数据孤岛现象,促进了数据资源的共享和高效利用.目标机副本数据管理CDM产品能解决软件开发测试部门的供数需求。

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ADM产品在设计过程中主要依据相关法规政策为指导,加强信息科技管理,提高信息科技风险管控能力,逐步健全信息安全管理体系,加强重点领域信息安全管理,根据信息系统在**、经济建设、社会生活中的重要程度确定信息系统的安全保护等级。l《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》l《金融行业信息系统信息安全等级保护测评指南》l《金融科技发展规划(2022-2025年)》l《银行业金融机构数据治理指引》l《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》l《国家医疗保障局关于加强网络安全和数据保护工作的指导意见》l《中华人民共和国网络安全法》l《中华人民共和国数据安全法》l《中华人民共和国个人信息保护法》

上讯敏捷数据管理平台ADM可实现针对数据库的数据保护,ADM采用图形化向导式操作,无需用户手动执行备份和恢复脚本,简化了备份恢复的难度。既支持传统的无挂载备份,也支持全量备份、后续增量备份与全量快照合成、事务日志同步相结合的方式。数据库备份的基本流程如下:通过管理控制中心(Master)的Web管理页面推送客户端(Client)软件到需要保护的生产服务器上,自动完成客户端软件的安装和注册,与Server服务器端保持通讯。客户端将识别生产服务器中的数据库数据,并通过备份API读取数据库数据,然后将其传输至数据服务节点完成备份。管理控制中心(Master)负责向客户端软件和服务节点发送控制信息,管理整个备份任务的运行。例如:Oracle数据库采用RMAN接口进行多通道并行备份,备份粒度支持整个实例备份,恢复粒度支持细化到选定表恢复。上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。

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ADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节,集中管理存储资源、服务器资源,实现闭环式自动化管理流程,统一授权和全程监控,节省大量人力资源开销,减少了数据恢复的重复性工作,自动化流程任务编排降低了人为因素导致的数据泄露风险。基于数据库虚拟化技术,ADM实现了对数据库、文件、虚拟机等副本的分钟级创建,通过存储级快照快速保留数据副本的状态,实现数据版本的保留,跟踪数据流向。同时,数据副本支持时效性设置,当数据副本超出使用期限,ADM平台会自动停止使用或回收资源,实现对数据资产的全生命周期统一管理。数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好?项目组管理

上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理,同时可进行版本管理。敏感目标端

数据分钟级提供,提升数据交付效率缩短开发周期通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库,进而,快速将测试数据传输到下游的开发测试环境,无需繁琐冗长的审核和等待,这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间,通常从以天计算缩短到以小时计算,时间效率提升明显,**缩短了开发测试时间,进而缩短产品的发布周期。(5)敏感数据定义识别与仿真***,保障数据流转环节的安全性通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合,保证***后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的***规则进行***处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。敏感目标端

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