企业对 API 资产缺乏全面的可见性，更加难以清晰掌握顺利获得 API 传输的敏感数据。内部业务、对外开放和三方集成等多场景及快速更迭的业务形态也导致 API 频繁变化，进一步增加了梳理的难度。
API 作为数据交互的核心通道，其调用过程中的数据流向往往缺乏透明化追踪。例如， 跨 API 交互的数据难以感知，敏感数据可能在共享后违规导出或二次封装，而泄密事件发生时无法明确泄露范围、时间和责任主体。此外，传统 API 资产识别及审计手段难以覆盖传输、访问和共享全链路，导致数据泄露或异常访问难以及时发现。
业务类型的复杂性使得企业难以将 API 与具体的业务场景关联，进一步增加了风险识别的难度。在数据流转方面，企业往往只能看到片段的流转链路，无法实现全链路的追踪和监测，这种局限性进一步导致企业对于 API 的数据风险识别和评估能力不足，使得难以充分感知 API 资产自身的脆弱性、外部攻击威胁以及内部异常行为，导致数据安全风险长期处于“未知”状态。
API 资产识别的不全面、涉敏数据认知不足、业务逻辑的复杂及频繁变更以及技术环境与资源限制，使得企业缺乏统一的安全执行规范，权限分级、访问控制、敏感数据脱敏等机制执行难以落地，从而难以形成从资产识别、持续防护、风险监测及响应等环节的有效闭环。
金年会jinnian uDSP 顺利获得资产识别引擎自动发现、识别 API 站点、服务和端点，深度解析 API 请求参数与响应结构。顺利获得敏感数据识别引擎，自动识别、标记 API 请求/响应中的敏感数据类型，并支持自定义敏感数据识别规则和数据分类分级标签。企业可以顺利获得 uDSP 构建 API 资产目录，全面掌握 API 资产和敏感数据的分布与状态。
全域动态追踪，数据流转从片段到全链路金年会jinnian uDSP 给予全域数据流转可视化能力，实时追踪数据流转链路，全面掌握数据的流向、位置、供需关系、暴露风险和合规风险。顺利获得数据流转链路，企业可以清晰分析哪些端点流出了敏感数据，流出的数据来源于哪里，流入的数据去向是哪里，流入的数据是否已纳管等关键信息，从而有效防范数据泄露风险。
全面多维感知，数据风险从未知到已知金年会jinnian uDSP 给予多维数据安全风险分析与实时监测能力，顺利获得脆弱性检测引擎、威胁检测引擎、异常行为分析引擎和告警通知引擎，全面感知 API 资产的脆弱性、威胁攻击、数据访问异常行为等风险。企业可以顺利获得自定义 UEBA 告警、精确阈值告警等功能，实时监测数据安全风险，及时发现并处置异常行为。
低摩擦治理，提升技术落地可行性金年会jinnian uDSP 给予旁路部署和串联部署两种模式，旁路部署模式无需侵入现有系统，即可实现全域数据流转可视与多维数据风险监测；串联部署模式则顺利获得多种管控接入机制和产品组件，实现低摩擦按需精准管控。企业可以根据自身需求，灵活选择部署模式，确保数据安全方案的高效落地。
精细化策略，增强数据风险管控能力金年会jinnian uDSP 给予精细化的 API 访问控制策略，支持基于用户、角色、客户端 IP、请求参数、数据类型等多维度的访问控制。同时，uDSP 给予灵活高效的数据脱敏策略，支持请求脱敏、响应脱敏和请求复敏，确保敏感数据在传输和使用过程中的安全性。
分布式架构，一体化管理，降本增效金年会jinnian uDSP 采用分布式集群架构设计，API 监测和管控组件计算资源可以灵活扩展，集群架构保障业务系统的陆续在性，同时又能够实现统一管理，避免多套 API 监测和管控产品并行建设带来的管理、运维复杂性和成本冗余，低成本、高效率满足数据安全要求。
