ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...
上讯信息敏捷数据管理平台的备份数据管理模块,突破了传统备份理念,基于特有的CDM数据库虚拟化技术,不仅可以实现对数据库的实时性持续备份以及本机、异机的快速恢复,还可以同时对备份数据的有效性进行验证。对于已经部署了NBU/CommVault等备份系统的用户,可以对接备份系统,实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度,从而实现备份数据有效性验证的全自动化,并根据验证结果生成详细的恢复验证报告。在恢复验证任务结束后,自动清理恢复环境,释放存储资源和恢复服务器资源,以用于下一个恢复验证任务的使用,使整个数据备份恢复验证工作能够周期性地循环运转,**终实现备份数据周期性、自动化地恢复校验。
ADM数据备份管理可对文件备份提供文件粒度与块级粒度的全域重删。随机算法

近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术的不断深入,数据作为企业无形资产的潜在价值得到提升,虚拟化、云化的不断应用,带来了业务系统及数据的性增长。新技术的不断创新与应用,促使着数据使用场景不断增多,如何能将数据全生命周期的使用效率提高,同时降低成本,并使安全性得以保证,成为当下亟待解决的问题。基于上述问题的考虑,迫切需要一种既可以达到解放业务系统的效果,又可同时降低成本,并使安全性得以保证,又可以做到对数据的采集、传输、存储、使用、流转、管理等关键环节进行效率和安全双重保障的数据管理平台,由此ADM敏捷数据管理平台应运而生。CDM数据交付ADM支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库。

敏感数据的仿真度替换在保障数据安全的同时,也满足了企业在数据分析、测试和开发等场景中对数据的需求。此外,ADM的敏感数据处理功能还提供了丰富的角色权限配置管理选项,确保不同用户只能访问其权限范围内的敏感数据,进一步增强了数据的安全性。同时,系统支持自定义敏感数据处理规则,企业可以根据自身业务需求灵活调整敏感数据处理策略,满足多样化的数据处理需求。尤其针对金融、医疗行业对个人隐私数据的保护不仅要求变形替换,也要求仍旧符合真实的数据属性要求,以便于能够满足数据校验条件,通过验证符合各种数据使用的环境和场景。
基于CDM(Copy Data Management,数据副本管理)技术,通过对该技术的运用,我们整合了CDM和***相关工具,实现了生产到开发测试环境的数据快速复制,以及备份数据的自动校验。通过CDM解决方案的实施,我们实现了一个平台、一站式解决数据获取、数据存储、数据构建、数据使用、数据销毁,在保证合规性基础上,以敏捷的数据全生命周期管理,更好地实现数据共享和数据利用。上讯敏捷数据管理平台可以实现以上功能,欢迎登录官网了解详情。ADM脱*功能具备广义的通用型脱*规则,包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等。

为了保证敏感数据处理的可用性不受影响,可采用高效且准确的敏感数据处理技术,同时保留数据的关键特征和信息价值,确保在保护隐私的前提下,数据仍能支持业务分析和决策。此外,还应定期监测数据质量,及时调整敏感数据处理策略,以保障数据的可用性和准确性。上讯敏捷数据管理平台ADM,可提供全面的敏感数据管理,自动识别并高仿真地处理各类敏感信息以及数据交付流程,支持全库及子集扫描,涵盖个人身份、组织机构等多种数据类型。同时,ADM内置双重敏感数据处理模式,可将恢复后的生产数据在恢复库内自动扫描发现敏感数据,直接采用本地覆盖的方式进行处理,敏感数据处理与交付完全自动化,从而实现智能化的高仿真敏感数据处理,以及测试数据的快速交付,优化数据管理并减少泄露风险。数据库虚拟化技术可延伸应用到文件、虚拟机的副本创建,其优势在于多份虚拟数据副本之间的读写操作独*。目标环境
ADM用于解决金融、运营商、能源、医疗、政*等行业的数据备份与恢复、数据脱*、测试交付的实际问题。随机算法
通过上讯敏捷数据管理平台(ADM)部署,可以有效解决生产网中数据使用的效率问题,同时,数据不出存储池,也杜绝了多副本管理的安全隐患。在生产网及测试网均部署敏捷数据管理平台,通过生产网中的上讯敏捷数据管理平台(ADM)可以快速创建虚拟数据副本,并对该虚拟副本进行数据脱*,之后将脱*后的副本数据发送到测试网中的敏捷数据管理平台,在测试网中即可实现副本数据的分钟级交付、数据版本的管理及回收等。主要应用的行业领域包括金融、运营商、交通运输等具有大型开发测试场景的企业,主要为开发测试环境快速提供测试数据和迭代测试数据版本。随机算法
ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...