1、加强数据权限管理，建立严格的权限控制机制，记录每个人的数据访问和操作日志。 在数据采集、存储、处理环节做好隐私保护措施，如匿名化或脱敏处理个人敏感信息。 建立完整的安全风险管理措施，包括安全政策、权限管理、审查访问、安全报告和漏洞评估。
2、其次，加强数据权限管理。只有授权人员才能访问和处理敏感数据，且需要建立严格的权限控制机制。这可以通过建立数据中心或者云端服务来实现。在授权的同时需要建立详细的日志记录机制，以便追踪每个人对于数据的访问和操作记录。第三，个人隐私信息需要在数据采集、存储、处理等环节做好隐私保护措施。
3、大数据时代数据安全与隐私保护的对策主要包括加强立法保护、提升技术防护、推动行业自律和提高公众意识等方面。首先，立法保护是确保数据安全与隐私的基石。政府应制定和完善相关法律法规，明确数据收集、存储、使用和传输的规范，界定数据所有权和使用权，为数据处理活动提供法律依据。
1、数据备份与恢复：定期进行数据备份，并确保备份数据的安全，以便在数据丢失或系统故障时能够迅速恢复数据。 安全监控与审计：持续监控大数据系统，记录相关活动，以便在发生安全事件时能够及时响应和调查。 威胁情报与漏洞管理：积极收集和分析威胁情报，及时应用安全补丁，以减少系统受到攻击的可能性。
2、大数据安全策略涵盖了多个方面，以下是一些常见的大数据安全策略： 数据加密：对于敏感数据，采用加密技术进行保护，包括数据传输过程中的加密和数据存储时的加密。这可以防止未经授权的访问者获取到敏感信息。
3、大数据应用安全策略包括整合工具和流程、防止APT攻击、用户访问控制、数据实时引擎分析。大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。
4、大数据应用安全策略包括防止APT攻击、用户访问控制、整合工具和流程、数据实时分析引擎。大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
5、大数据应用安全策略包括：规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。
1、大数据平台安全是保障数据安全的关键。它包含四个方面：基础设施安全、传输交换安全、存储安全与平台管理安全。确保这四个方面的安全，大数据平台的安全性才能得到保障。行云管家提供全面的大数据平台安全管理解决方案，包括访问信息托管、数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等服务。
2、大数据存储安全 通过大数据安全存储保护措施的规划和布局，协同技术的发展，增加安全保护投资，实现大数据平台的安全保护，实现业务数据的集中处理。大数据云安全 大数据一般需要在云端上传，下载和交互，以吸引越来越多的黑客和云端的病毒攻击和客户端安全保护至关重要。
3、首先，边界安全是关键，包括：用户身份认证：确保所有访问者通过合法身份验证，这是大数据平台安全的基础。例如，通过服务认证机制，确保外部用户或第三方服务的合法接入。网络隔离：大数据平台通过网络平面隔离，确保网络的独立性和安全性。传输安全：采用安全接口和高安全协议，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
4、强化数据权限控制 大数据通常由众多来源各异的数据构成，它们相互关联并生成复杂的分析与应用结果。因此，实施有效的数据权限管理对保障数据安全至关重要。建立一个包含身份验证、角色基础权限分配、审计与审批流程的系统，确保只有经过授权的用户能够接触和使用数据。
5、个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。
1、数据来源 找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。你可以使用元数据来跟踪数据流。无论如何，即使对于大型公司，元数据管理也是一个自我战略问题。如果没有正确的框架，实时跟踪此类非结构化数据将是一个挑战。尽管这是一个持续存在的问题，但它并不是大数据问题。
2、数据安全问题：- 大数据系统可能遭受异常攻击，从而引发安全风险。- 数据泄露的风险始终存在，可能导致敏感信息外泄。- 在大数据传输过程中，安全隐患可能被忽视，为攻击者提供可乘之机。- 数据在存储和管理阶段也可能遭遇风险，比如不当的数据处理和存储技术缺陷。
3、侵犯隐私权 大数据体系通常包括秘要数据，这是许多人非常关怀的问题。这样的大数据隐私要挟已经被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常进犯大数据体系，以损坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。
再者，安全审计缺失。大数据安全审计能发现安全隐患，但企业对此投入不足。处理大数据本身充满挑战，安全审计加重负担。缺乏专业人才、时间和资源，实施安全审计变得不切实际。这并不意味着应避免大数据，而是要充分认识其安全问题，努力战胜挑战，构建更安全的大数据时代。
数据安全问题：- 大数据系统可能遭受异常攻击，从而引发安全风险。- 数据泄露的风险始终存在，可能导致敏感信息外泄。- 在大数据传输过程中，安全隐患可能被忽视，为攻击者提供可乘之机。- 数据在存储和管理阶段也可能遭遇风险，比如不当的数据处理和存储技术缺陷。
侵犯隐私权 大数据体系通常包括秘要数据，这是许多人非常关怀的问题。这样的大数据隐私要挟已经被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常进犯大数据体系，以损坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。
总结大数据面临的三大风险问题如下 个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。
1、加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。
2、数据泄露风险：在大数据的存储和传输过程中，存在着数据泄露的风险，这些数据可能包括个人身份信息、财务信息、医疗记录等敏感性数据。 数据完整性风险：在大数据的存储和传输中，数据可能会遭受损坏、篡改或丢失。因此，采取保护措施以确保大数据的完整性至关重要。
3、信息泄露风险 大数据平台在信息采集和挖掘过程中，必须关注用户隐私数据的安全。在不泄露用户隐私的前提下进行数据挖掘至关重要。如何在分布式的信息传输和数据交换过程中确保用户隐私数据不被非法泄露或使用，是大数据信息安全面临的主要挑战之一。
