用途：构建自动化 DSAR 处理流水线，用于 GDPR/UK GDPR 合规，包括跨结构化与非结构化数据源的 PII 发现、满足第 15 条披露要求的响应模板，以及现有 DSAR 流程的合规审计。
主要能力：请求受理与身份核验并启动合规计时；用正则与 NER 扫描数据库、文件、日志中的个人数据；将 PII 映射到处理目的、法律依据与保留期限；按第三方数据、法律职业特权、商业秘密等做豁免审查与脱敏；生成含说明信、数据导出与补充信息的响应包（pdf/json/csv）；记录完整审计轨迹并生成合规报告。
使用方式：需 Python 3.8+ 及 spacy、presidio-analyzer、jinja2 等依赖，并具备数据源访问权限与 DPO 授权。典型流程为：engine.register_dsar(...) 登记请求，PIIDiscoveryEngine 扫描数据源，DataMapper.map_to_article15(...) 映射分类，ExemptionReviewer 审查豁免并 apply_redactions，DSARResponseGenerator.generate_response(...) 生成响应，DSARAuditLogger 记录事件并生成合规报告。
适用场景：自动化 DSAR 处理、PII 发现、第 15 条响应模板、合规差距审计、从人工扩展到自动化。
限制：资料未提供具体收费、平台支持范围与效果数据；实际使用需在含合成或匿名化数据的测试环境验证，并遵守身份核验比例原则与法定时限（标准 1 个月，复杂可延长最多 2 个月）。