大数据处理中的安全要点
大数据环境下的网络安全问题及解决方案研究
大数据环境下的网络安全问题及解决方案研究随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
然而，伴随着大数据的发展，网络安全问题也愈发严峻。
在大数据环境下，如何保障网络安全成了迫在眉睫的问题，针对这一问题，本文将探讨大数据环境下的网络安全问题及解决方案研究。
一、大数据环境下的网络安全问题1.1 大数据的特点与网络安全问题大数据是指数据量巨大、处理速度快、数据类型多样、价值密度低的数据。
大数据技术的应用已经广泛，包括金融、医疗、教育、安防等领域。
然而，与其它科技一样，大数据技术的发展也会带来相应的安全问题。
大数据的主要特点包括：（1）数据量巨大：大数据的数据量往往是指数级别的，单个数据中心的数据量就可能达到几千亿甚至更多。
（2）数据类型多样：大数据中包含各种数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。
（3）处理速度快：大数据的处理速度较快，可以实现实时计算和实时分析。
这些特点对网络安全构成了威胁。
1.2 大数据环境下的网络安全问题的表现在大数据环境下，网络安全问题表现为以下几个方面：（1）数据泄露：大数据中可能包含相关人员的个人信息、企业的商业机密等信息，如果被泄露，将可能导致严重的后果。
（2）数据丢失：数据中心往往分布在多个地区，可能会发生数据丢失的情况，造成数据资产的损失。
（3）网络攻击：大数据中心的网络环境复杂，容易受到黑客、病毒等网络攻击。
（4）恶意软件：网络中可能存在各类恶意软件，对数据中心的安全构成威胁。
二、大数据环境下的网络安全解决方案针对大数据环境下的网络安全问题，可以采取多种措施进行解决。
下面进行详细介绍。
2.1 加强数据加密与访问控制数据加密和访问控制是保障大数据环境下网络安全的关键措施。
对数据进行加密，可以更好地保护数据的隐私和机密性，避免数据泄露的风险。
同时，对数据进行访问控制，可以限制数据的访问权限，避免机构内外部人员恶意攻击数据中心。
2.2 增强网络安全防御能力在大数据环境下，网络攻击是一种常见的网络安全问题。
大数据时代网络信息安全及措施
大数据时代网络信息安全及措施摘要：随着时代的高速发展，互联网早已走进我们的生活，发展迅猛的互联网也使我国逐渐步入“大数据时代”。
大数据被广泛应用到生活中，无论是普通用户的日常娱乐或购物，还是企业的生产和发展，大数据都在扮演着不可替代的重要角色。
然而在带给我们便利的同时，信息安全也同样不容忽视。
本文将基于“大数据时代”的背景，针对当前计•算机网络安全存在的一些问题，提出解决问题的描施。
关键词：大数据时代；网络信息安全；解决措施一、大数据时代的网络信息安全概述（一）数据资源高度信息化。
随着互联网技术的不断发展，越来越多的用户加入到了互联网的领域，我国人口基数大，其中互联网用户大约占了三分之二，并且用户数量还在逐年增加。
如此庞大的用户总数，使得数据资源呈现高度的信息化，因此，对于众多资源信息的管理与保护也成为了当前重中之重的事情。
（二）数据资源具有开放性。
山于互联网技术发展过快，信息资源与日剧增，然而管理技术并没有及时跟进，这使得大多数信息资源不能得到很好的保护，而是处于一种开放的状态，信息资源被不合理地利用，导致了用户信息被泄露。
为此，必须采取行动，将信息资源进行综合有效的管理，保证用户信息的安全。
（三）大数据涉及领域广泛。
随着互联网的逐渐发展，全球化逐渐成为现实，不论全国各地各种信息都可以方便快捷地查阅。
大数据与互联网信息技术的紧密结合，提高了大数据的使用程度。
大数据信息应用于世界各地、各行各业，这也是促进大数据时代快速发展的重要因素。
然而，大数据的广泛应用，也极大提高了网络信息的危险系数，所以，我们要对这类问题重视起来，深刻分析原因，找到问题所在，寻求解决对策，使信息安全问题得到改善。
二、大数据时代的网络信息安全所存在的问题（-）人们对计算机网络安全意识的缺乏。
人们虽然对于互联网运用的十分流利，对数据的上传也有着一定的理解，但是对于网络信息安全却不重视。
因为人们不能想象到信息被盗取之后究竟会有什么样的后果，也没有意识到泄露信息将会带来什么样的危害。
大数据工程中的主要难题及其解决方向
大数据工程中的主要难题及其解决方向引言随着信息技术的飞速发展，大数据工程在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
然而，大数据工程也面临着许多挑战和难题。
本文将介绍大数据工程中的主要难题，并提出相应的解决方向。
主要难题1. 数据质量问题大数据工程中的一个主要难题是数据质量问题。
由于大数据的规模庞大，数据的质量问题可能会导致分析和决策的误导。
数据质量问题可能包括数据缺失、不准确、不一致等。
解决数据质量问题是保证大数据工程有效性和可信度的关键。
2. 数据隐私与安全问题在大数据工程中，数据隐私与安全问题是一个重要的挑战。
大数据中可能包含个人敏感信息，如个人身份信息、金融数据等。
保护数据的隐私和安全是保障用户权益和遵守法律法规的必要条件。
3. 数据采集与存储问题大数据工程需要从各种来源采集大量的数据，并进行高效的存储。
数据采集可能面临数据源多样性、数据格式复杂性和数据更新速度等问题。
同时，高效的数据存储也是一个挑战，需要考虑数据冗余、数据备份与恢复等方面。
4. 数据处理与分析问题大数据工程中的数据处理与分析问题涉及到对海量数据的高效处理和分析。
这包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘、机器研究等方面。
如何有效地处理和分析大数据是提高数据价值和决策能力的关键。
解决方向1. 数据质量问题的解决方向- 建立数据质量管理体系，包括数据清洗、数据验证和数据监控等环节，确保数据质量的可控性和可追溯性。
- 引入数据质量评估模型和算法，对数据质量进行量化评估和持续改进。
2. 数据隐私与安全问题的解决方向- 制定数据隐私保护政策和安全措施，确保数据的合法、安全和隐私。
- 使用安全加密算法和访问控制技术，保护数据的机密性和完整性。
3. 数据采集与存储问题的解决方向- 设计灵活、可扩展的数据采集架构，支持多种数据源和数据格式的采集。
- 借助云计算和分布式存储技术，构建高可用、可靠的数据存储系统。
4. 数据处理与分析问题的解决方向- 使用高效的数据处理和分析工具，如Hadoop、Spark等，提高数据处理和分析的效率。
教育大数据的问题及解决方案
教育大数据的问题及解决方案教育大数据是教育领域中一个十分重要的概念，它指的是利用大数据技术来分析和管理教育领域相关的数据。
教育大数据的出现为教育管理者、教育研究者、教育决策者提供了更多的决策依据和数据支持，帮助他们更好地理解教育现状、优化教育资源分配、提高教育质量，并为教育改革提供有力的支持。
但同时，教育大数据的应用也面临着一些问题和挑战。
教育大数据问题一：数据安全和隐私保护教育大数据的使用涉及大量的个人信息和敏感数据，包括学生的成绩、学习情况、甚至家庭背景等。
在运用这些数据时，如何保护学生的个人隐私和数据安全成为了一个十分严肃的问题。
目前，一些学校和教育机构在收集、存储和分析数据的过程中，缺乏有效的数据安全措施，导致学生个人隐私被泄露的风险增加。
同时，数据安全问题也容易引发黑客攻击、数据泄露等问题，严重影响学校和教育机构的声誉和信誉。
解决方案一：建立数据安全管理体系为了解决数据安全和隐私保护问题，学校和教育机构需要建立健全的数据安全管理体系，包括制定严格的数据管理政策和规范、加强数据存储和传输的安全措施、完善数据保护技术和设施等。
此外，加强对教育大数据用户的权限控制和监督，引入数据加密技术等手段也是有效的途径。
另外，加强师生家长的教育和培训，增强他们的信息安全意识，也是预防数据安全问题的重要措施。
教育大数据问题二：数据质量和可靠性教育大数据的使用建立在数据质量和可靠性的基础之上，但是现实中，教育数据的质量参差不齐，存在着一些问题，比如数据不完整、不准确、不统一、不一致等。
这些问题严重影响了教育大数据的分析和应用效果，甚至会误导决策和决策结果。
同时，教育大数据的可靠性也是一个问题，由于数据来源、数据采集和处理的复杂性，有些数据很难确定其真实性和可靠性，这给教育大数据的使用带来了困难。
解决方案二：建立数据质量监控机制为了提高教育大数据的质量和可靠性，学校和教育机构需要建立健全的数据质量监控机制。
这包括对数据源的审核和筛选、对数据采集和处理过程的监控和检查、对数据存储和管理的规范和标准、对数据分析方法和结果的验证和检验等。
大数据背景下的计算机网络安全问题与应对策略
大数据背景下的计算机网络安全问题与应对策略发表时间：2020-07-13T08:39:29.877Z 来源：《建筑细部》2020年第8期作者：吴朋[导读] 随着大数据时代的到来，我们在享受到了便利的同时也感受到了许多网络安全隐患。
身份证号码：13018519900924XXXX 河北石家庄 050000摘要：随着大数据时代的到来，我们在享受到了便利的同时也感受到了许多网络安全隐患。
因此，针对目前存在于计算机网络中的安全问题进行分析，能够了解到更多阻碍大数据发展的安全问题，让我们能够更好的找到应对对策，建立计算机网络安全防御机制，最终对计算机网络进行层级保护，不断的提高技术人员的操作能力，强化病毒检测技术，有效地阻挡黑客的入侵。
关键词：大数据背景；计算机网络；安全问题；应对策略 1大数据的概述大数据是通过收集计算机网络中的海量信息、数据，并对这些多样化数据、信息进行处理，结合具体的需求得出客观的、科学的分析结果的一种技术。
云计算是大数据处理信息过程中使用的主要技术手段，借助云计算对信息进行筛选、梳理、分析。
大数据有丰富的类型，而且处理速度非常快，更重要的是，价值密度低，能够将网络上各种各样的信息资源充分利用起来，并在很短的时间内根据需求得到结果。
大数据技术的广泛使用，改变了人们获取信息的途径和方式。
在这样的大环境下，必须要做好互联网安全防护工作，避免可能出现的社会安全问题和严重的经济损失。
2大数据下计算机网络安全问题 2.1网络病毒计算机是实现大数据时代发展的重要技术载体，其网络运行的整体环境在很大程度上决定着时代的发展进程，同时也给人们的现代化生活带来较大的影响。
在网络环境中，病毒是一种重要的危险因素，同时也是严重影响计算机运行系统安全性的重要因素。
如果计算机系统中出现病毒，则意味着其在运行的过程中可能会存在性能不稳定等风险，严重影响计算机正常使用。
如果病毒侵入系统内部，则可能会导致重要数据丢失、信息泄露，给使用者造成很大的成本损失。
大数据分析师如何应对数据分析中的数据不合规
大数据分析师如何应对数据分析中的数据不合规数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，但随着数据规模的不断增长和数据来源的多样化，数据的不合规问题也越来越凸显。
作为一名大数据分析师，如何应对数据不合规的情况，保证数据分析的准确性和可靠性，成为了我们需要面对的挑战。
一、了解数据法规与合规数据不合规可能涉及到法律法规和行业规范，因此首先应该了解相关的数据法规与合规要求，例如个人信息保护法、网络安全法等。
只有充分了解这些法规与要求，我们才能更好地应对数据不合规的风险，保护数据的合法性和隐私性。
二、建立有效的数据采集和清洗机制数据的不合规往往源于采集环节和数据清洗环节的问题。
为了避免这种情况的发生，我们需要建立有效的数据采集和清洗机制。
在数据采集阶段，应确保数据源的可靠性和合规性，避免使用来路不明的数据。
在数据清洗阶段，需要仔细审查数据，排除掉不合规的数据，确保分析的数据是可信的、合规的。
三、建立完善的数据访问控制和权限管理机制数据的不合规可能是由于未经授权的数据访问和滥用所致。
为了防止这种情况的发生，我们应该建立完善的数据访问控制和权限管理机制。
只有授权的人员才能访问和处理数据，同时要严格限制他们的权限，确保数据的安全性和合规性。
四、加强数据分析和算法的审查数据不合规还可能涉及到数据分析和算法的问题。
作为大数据分析师，我们需要加强对数据分析和算法的审查，确保数据的处理和分析过程是合规的、合理的。
同时，在算法设计中要考虑到数据的不合规情况，并设置相应的规则和预警机制，及时发现和纠正数据的不合规行为。
五、加强数据安全和风险管理数据的不合规往往存在着数据安全和隐私泄露的风险。
因此，我们需要加强数据安全和风险管理的工作，采取相应的措施来保护数据的安全性和隐私性。
例如，加密敏感数据、建立数据备份和灾备机制等，以应对各种数据不合规情况可能带来的风险。
六、持续学习和更新知识数据领域的法规和技术都在不断发展和变化，作为一名大数据分析师，我们需要持续学习和更新相关知识，了解最新的数据法规和合规要求，掌握最新的数据分析技术和工具。
大数据时代数据处理过程中的风险控制
大数据时代数据处理过程中的风险控制在大数据时代，数据的处理过程中存在着很多风险和挑战。
数据的来源复杂，处理的方式和技术也日新月异。
对于企业和组织来说，要保证数据处理的安全和可靠性，就需要重视数据的风险控制。
一、数据安全风险1. 数据外泄风险：由于数据的复制、传输等环节，容易造成信息泄露，影响企业的商业机密和个人隐私。
2. 数据篡改风险：数据篡改可能导致企业的业务活动受到影响，同时还会给公司形象带来负面影响。
3. 数据丢失风险：意外或人为因素可能导致数据的丢失或破坏，企业应预设备份数据和开展数据备份计划，应对数据丢失风险。
通过大数据分析企业的业务数据，可以实现对企业运营的调整和优化。
但要确保数据分析的有效和准确需要掌握敏感和关键数据，对数据的份量、分类、存储、处理等进行细致的管理。
1. 数据可用性风险：数据在收集、传输、储存和处理中可能会受到各种干扰，进而影响数据可用性。
企业应提供反作弊系统来保证数据操作的可行性。
2. 数据一致性风险：巨大的数据量和来源多样性，容易出现数据不一致的情况。
企业可以采用数据质量管理程序和技术来保证数据的一致性。
3. 数据正确性风险：企业应当加强数据的监管，因为数据错误会影响到运作计划和决策，甚至影响到公司的信誉和声誉。
三、法律合规风险在大数据的处理中，企业需要遵守各种法律法规。
数据可能涉及到用户隐私、个人身份信息、知识产权等敏感信息，因此企业需要加强对其处理的法律风险规范。
1. 用户隐私风险：数据包含大量的用户隐私信息，包括年龄、性别、家庭住址、电话号码等，企业应该保护用户的个人信息保密。
2. 知识产权风险: 数据库中的数据一般都是企业自有的产权资料，如果未经授权使用，可能导致公司财产损失、声誉变差等恶果。
3. 法律监管风险：政府机构与监管机构会制定专门的法律条例，企业需要遵守各种法律法规。
在大数据时代处理数据的过程中，企业要时刻关注和管理数据风险。
企业需要建立完善的系统、技术手段和人员，保障大数据的安全、高可用性和准确性，为数据分析提供重要的支撑。
大数据项目中遇到的挑战和解决方案
大数据项目中遇到的挑战和解决方案大数据项目在实施过程中常常面临各种挑战。
本文将介绍一些常见的挑战，并提供相应的解决方案。
1. 数据质量在大数据项目中，数据质量是一个关键问题。
由于数据量庞大，数据来源复杂，数据质量可能存在各种问题，如缺失值、重复值、错误值等。
解决方案：首先，建立数据质量评估指标体系，包括完整性、准确性、一致性等方面。
其次，使用数据清洗工具对数据进行清洗，去除重复值、填补缺失值，并对异常值进行修正。
最后，建立数据质量监控机制，定期检查数据质量，并及时处理问题。
2. 数据安全大数据项目中涉及的数据通常包含敏感信息，如个人身份信息、财务数据等。
因此，数据安全是一个重要的挑战。
解决方案：首先，制定严格的数据安全政策和规范，确保数据的机密性和完整性。
其次，采用数据加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输。
另外，建立访问控制机制，限制只有授权人员可以访问敏感数据。
最后，定期进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修补安全漏洞。
3. 数据处理效率大数据项目通常需要处理海量的数据，而传统的数据处理方法可能效率低下，无法满足需求。
解决方案：首先，使用分布式计算技术，如Hadoop和Spark，将数据分布式存储和处理，以提高处理效率。
其次，采用并行计算和多线程技术，对数据处理任务进行并行化处理，加快计算速度。
另外，优化算法和数据结构，减少不必要的计算和存储开销，提高处理效率。
4. 数据分析和应用大数据项目的最终目的是进行数据分析和应用，但在实际操作中可能遇到各种挑战，如数据模型选择、算法设计等。
解决方案：首先，根据项目需求和数据特点，选择合适的数据模型和算法。
其次，进行数据可视化，将分析结果以直观的方式展示，方便决策者理解和应用。
另外，持续优化和改进算法，以提高分析精度和效果。
5. 人才和团队大数据项目需要具备相应的技术和业务知识，但相关人才相对稀缺。
另外，项目涉及多个领域，需要跨学科的团队合作。
解决方案：首先，建立培训计划，提升团队成员的技术和业务能力。
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通信网安全理论与技术大数据处理中的安全学院：电子信息工程学院专业：通信工程学生姓名：***学号：********指导教师：***2013年10月16中文摘要大数据要求在合理时间内撷取、管理、处理、并整理海量数据，并将其成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
比较一般数据处理有着数据量巨大、数据类型多样、价值密度低、处理速度快等特点。
作为新兴产物，大数据仍然有许多亟需解决的安全问题。
从基础技术角度来看，大数据依托的基础技术是NoSQL（非关系型数据库），NoSQL允许不断对数据记录添加属性，其前瞻安全性变得非常重要。
从核心价值角度来看，大数据关键在于数据分析和利用，但数据分析技术的发展，对用户隐私产生极大的威胁。
本文首先讲述什么是大数据，及大数据的特点，然后根据其特点分析，说明大数据存在的一些安全隐患，最后阐述怎样解决大数据中存在的一些安全问题。
关键词：大数据；安全；NoSQL；虚拟化AbstractLarge data requires a reasonable time to capture, manage, process, and organize vast amounts of data, and make these data become more active to help business decision-making purposes information. Compared with general data,there are huge amount of data, many kinds of data types, the value of low density, processing speed and other characteristics.As a new product, there are still many large data security problems needed to solve. From basic technical perspective, NoSQL (non-relational databases) is relied by large data, NoSQL allows data records continuously add attributes, and its forward-looking security becomes very important. From the perspective of core values, the key lies in big data analysis and use of data, but with the development of data analysis technology, user privacy is Under threat.This paper first describes what is big data, and large data characteristics, and then analyzes the existence of some large data security risks according to its characteristics.Finally explain how to solve some existing large data security issues.Keywords: Big data;Safe; NoSQL; Virtualization目录中文摘要 (i)Abstract (ii)第 1 章绪论 (2)1.1什么是大数据 (2)1.2大数据的特征 (3)第 2 章大数据安全问题 (5)2.1大数据时代的信息安全“隐患” (5)2.2实现"大数据"时代下的安全 (8)第 3 章结论与展望 (9)参考文献 (10)第 1 章绪论1.1什么是大数据大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
《计算机学报》刊登的“架构大数据:挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台———并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
1.2大数据的特征大数据具有如下四个基本特征：一是数据量巨大（Volume）。
大数据不再以GB或TB为单位来衡量，而是以PB（1000个T）、EB（一百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
根据IDC的监测，全球在2010年正式进入ZB时代，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量。
形象地说，如果把35ZB的数据全部刻录到容量为9GB的光盘上，其叠加的高度将达到233万公里，相当于在地球与月球之间往返三次。
二是数据类型多样（Variety）。
大数据不仅体现在量的急剧增长，而且数据类型也更为复杂。
它既包括结构数据，可以用二维表结构存储在数据库中，如常用的Excel软件所处理的数据；又包括非结构化数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等，并且非结构化数据占据了相当大的比重。
有统计显示，全世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%，预计到2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于产生智慧的大数据，往往是这些非结构化数据。
三是价值密度低（Value）。
大数据重点不在其数据量的增长，而是基于大数据的商业智能技术（或被称为高级分析技术），是在信息爆炸时代对数据价值的再挖掘。
在数据量极速增长的情况下，如何通过挖掘数据利用有效信息，对于企业至关重要。
但大数据的价值密度较低，以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能仅有一两秒的影像是有用的数据。
四是处理速度快（Velocity）。
这一特点也是大数据和传统的数据挖掘技术存在本质不同的地方。
当各种信息汇集在一起时，如何把握数据的时效性，是大数据时代对数据管理提出的基本要求。
总之，业界将大数据的特点归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
第 2 章大数据安全问题2.1大数据时代的信息安全“隐患”作为新兴产物，大数据仍面临一些亟待解决的安全问题。
从基础技术角度来看，大数据依托的基础技术是NoSQL（非关系型数据库）。
当前广泛应用的SQL（关系型数据库）技术，经过长期改进和完善，在维护数据安全方面已经设置严格的访问控制和隐私管理工具。
而在NoSQL技术中，并没有这样的要求。
而且，大数据数据来源和承载方式多种多样，如物联网、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，数据分散存在的状态，使得企业将很难定位这些数据和保护所有机密信息。
此外，NoSQL允许不断对数据记录添加属性，其前瞻安全性变得非常重要，对数据库管理员也提出了新的要求。
从核心价值角度来看，大数据关键在于数据分析和利用，但数据分析技术的发展，对用户隐私产生极大的威胁。
在大数据时代，想屏蔽外部数据商挖掘个人信息是不可能的。
目前，各社交网站均不同程度地开放其用户所产生的实时数据，被一些数据提供商收集，还出现了一些监测数据的市场分析机构。
通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合，已经可以以非常高的精度锁定个人，挖掘出个人信息体系，用户隐私安全问题堪忧。
大数据时代的数据安全怎么做?对于这个问题有着不同的理解。
有的人认为需要在原有安全的基础上加入新的的网络元素，继续沿用既有的数据安全思路，稳中求进；有的人认为需要重新构建全新的数据安全模式，打破原有的桎梏，重组现有技术构成，建立全新的数据安全模式。
这两种看法都可以看做一种对于大数据时代特性的适应，很难说孰优孰劣，只能说大家的发展路线不同，思路不同。
主张在原有安全基础上发展的人们认为，原有的端点数据安全模式十分的稳定，具有较长的运用经验，安全可靠高效。