DLP技术的误报率与漏报率问题可以通过以下方式解决：
优化规则和策略：对DLP系统中的规则和策略进行优化，确保其能够准确地识别和监控敏感数据的流动，避免误报和漏报的发生。
定期更新和维护：保持DLP系统的规则库和识别引擎的更新，及时更新最新的威胁情报和数据标识，以提高其识别敏感数据的准确性。
引入机器学习和人工智能技术：利用机器学习和人工智能技术来不断优化DLP系统的识别能力，提高其对于新型威胁和攻击的检测和预防能力。
结合多种安全技术：将DLP技术与其他安全技术结合起来，如数据加密、访问控制、威胁情报共享等，以建立多层次的安全防护体系，进一步降低误报率和漏报率。
定期进行审计和检测：定期对DLP系统进行审计和检测，发现并修复潜在的问题和漏洞，确保其在实际运行中能够有效地保护敏感数据。
