DAS支持流量监测和扫描解析两种在线数据源的侦测、识别方式，既支持对主流数据库、数仓、文件服务器等多类数据源的嗅探和发现，也能够针对数据源类型、版本、分布、数量、IP地址等信息进行采集、统计和异常预警，可有效防范数据资产漏审和私设数据库等资产管理风险。
通过DAS数据扫描策略可对企业中各类数据进行拉网式清查盘点，并以资产目录及资产索引方式绘制数据源、数据表、文件、类型、大小等多维度数据资产地图，直观、形象地描绘数据资产的分布、数量、归属等详细信息。数据资产地图通过树状结构图、数据关系图等可视化图表能够清晰、准确地揭示数据源、数据库、数据表、字段、文件之间的关系和脉络，为用户提供全面、详实、易懂、可视的数据资产平台化管理支撑。
DAS内置了丰富的通用敏感数据特征库，支持机器学习、正则表达式、数据指纹、关键字等多种敏感特征识别技术，用户可以非常便捷的调取并应用。同时平台也支持用户根据实际需要在敏感数据特征库中自定义添加敏感特征项，以满足特殊的敏感特征类型或应用场景。配合敏感数据特征库和对应的识别策略，平台可以从海量数据中通过自动发现并定位敏感数据的位置、敏感等级、数据类型、数据量、归属等详细信息，并通过智能算法绘制全网敏感数据分布图谱。
数据分级分类是数据确权和访问控制的基础和依据，DAS支持自定义数据分级、分类标签功能，用户可根据行业标准或者自身业务场景、数据价值、数据影响、数据用途、数据来源等确定数据分级分类标准，进而形成企业专属标签库。另外通过基于AI算法的智能标签功能与人工辅助相结合方式，可极大地减轻人员的低效工作、缩短数据治理周期。依照数据标签属性用户可以制定精细的安全策略和数据授权机制，最终确保敏感信息的扩散范围和权限粒度。
DAS内嵌多个报表。资产梳理报告为用户提供对系统内所有数据源进行统计的资产结果，通过资产的概览、统计、变化、分布情况，打标情况等多维度反馈资产情况。敏感数据报告，围绕敏感数据为核心，对敏感数据的统计情况、分布情况、变化情况提供分析结果。系统还提供自定义报表功能，让用户从20多个维度自定义适合自身需要的数据专项报告。
DAS能够以数据库表、数据文件为资产粒度和对象，对数据资产主体在指定时间区间内被访问的次数、访问时长、访问源分布、访问方式等相关数据综合分析，形成热度分析、风险分析、数据图谱。热度分析，结合日志流量分析结果，对数据资产中的高频使用资产、低频使用资产、表/字段的访问情况做出评价。风险分析，通过丰富的场景规则以及AI风险分析模型，为用户生成数据资产风险分析结果。数据图谱，通过访问对象、访问源、访问行为的分析，找出访问对象和访问源之间的关联，实现对数据资产访问人员的追踪和定位，为数据资产动态监测和安全管理提供技术支撑。
DAS能帮助企业全面、深度、系统地梳理企业中数据的分布、数量、使用等详细信息，并通过数据安全管理规范和流程培养并强化员工的数据安全意识和安全习惯，最终构建和完善企业整体数据资产安全管理体系。实现数据易用性、可用性与数据安全风险管控的平衡，助力企业数字化转型及数字化竞争力。
DAS不仅可以协助企业快速识别数据资产风险，还可以为数据安全防护方案和安全策略的制定提供客观、直接和针对性的参考依据。帮助用户快速、精准地规划和部署数据资产安全防护策略，确保数据安全措施有效落地。
DAS可精准区分和保护个人隐私数据，满足网络安全法、GDPR等关于在海量数据中找到和保护敏感数据的要求。并可通过DAS提供的数据资产分级分类、风险检测等功能对数据进行相关合规检查，并及时制定落地泄漏检测、数据脱敏方案，帮助用户保护和监管数据安全合规。
敏感数据识别定位、风险发现、数据分级分类等措施是数据安全防护的前提和基础，DAS支持与数据加密、数据授权、数据脱敏、安全审计等安全产品进行深度联动，实现数据在存储、使用、传输、共享等流转环节中的实时动态监测和保护，确保在生命周期中数据的机密性、完整性和可用性。
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