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...
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产品支持仿真的敏感数据处理。备份数据上云下云

敏捷数据管理平台(ADM)由管理控制中心(Master)、数据服务节点(CDMServer)、***服务节点(SDMServer)、客户端(Client)组成,服务节点可通过主备节点部署实现高可用,通过灵活的横向节点扩展实现功能扩展和容量扩充,每个服务节点可以安装在物理服务器或虚拟服务器中。一个或多个客户端连接到服务节点,组成一个完整的数据管理平台,客户端负责收集数据、传输数据,服务节点负责接收数据、存储数据、数据脱敏以及管理数据。敏捷数据管理平台(ADM)由4个模块组成:数据服务节点(CDMServer)包括数据备份模块(PDM)、数据校验模块(BDM)、数据交付模块(TDM)3个模块;***服务节点(SDMServer)包括数据脱敏模块(SDM)1个模块。备份校验管理上讯ADM专注于备份数据的合理合法开发利用。

通过敏捷数据管理平台ADM产品的部署实施,采用数据库虚拟化技术,快速将数据交付到开发、测试网,有效减少开发、测试场景中测试数据的准备时间,提高了开发、测试环境搭建的效率。ADM内置独有的高效压缩存储池,平均压缩比3:1,存储即压缩,降低了基础数据源获取的存储成本,只需一份基础数据源,即可快速拉起多份虚拟数据库,节约了存储成本10倍以上。ADM通过虚拟数据库快照功能,可以灵活地对虚拟数据库的状态进行管理和维护。使用人员可以随时保存当前的数据库使用状态,用于开发、测试的数据版本迭代。
通过网络远程挂载的方式,ADM将TB量级数据拉起时间控制在分钟级,数据恢复的响应速度极快,有效满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。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单独,完全满足测试环境多场景同步测试的需求,ADM内置的智能读写缓存机制,能够满足压力测试的性能要求;高效的数据副本管理功能,通过可视化的虚拟数据副本拓扑结构图可对系统全局数据使用关系进行预览,有助于完善测试数据的组织关系,优化测试数据的资源分配,同时,通过对拓扑结构的定位点击可自动跳转到相关数据副本的管理页面并检索出对应条目。上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。

敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台(ADM)产品功能模块之一,主要针对敏感数据的处理使用,提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能,覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库,敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别,支持全库与子集自动扫描识别,包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别,并依据类型特征加以分类;针对敏感数据的仿真处理,ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换,保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变,支持处理结果的校验。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱敏管理四位一体的数据管理产品。医疗病历信息变形
上讯ADM产品的成本控制体现在节约存储资源降低存储成本,自动化流程节约了人力成本。备份数据上云下云
功能节点统一管理,支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构,保障数据服务高可用,并消除单节点故障导致的业务不可用问题,确保数据服务连续性。采用Scale-out架构,根据业务发展规模,按需扩展集群节点,无需停止服务,灵活满足业务需求。同时,ADM支持存储池容量的弹性扩充,满足不断增长的数据存储需求。(2)数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能首先,数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,***降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,*对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,**节约了数据存储环节的资源和成本。备份数据上云下云
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...
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