挑战三：大数据的低密度价值分布使得安全防御边界有所扩展 4个“V”中的第三个“V”（Value），描述了大数据单位数据的低价值。这种广种薄收似的价值量度，使得信息效能被摊薄了，大数据的安全预防与攻击事件的分析过程更加复杂，相当于安全管理范围被放大了。
高级威胁：大数据时代，恶意软件和网络攻击技术不断演进，出现了更加隐蔽和复杂的高级威胁。这些攻击往往难以被传统的安全防护措施所发现和阻止，需要使用更先进的安全技术进行检测和应对。 数据隐私保护：大数据环境中，涉及个人敏感信息的数据越来越多。因此，保护数据隐私成为一个重要的挑战。
分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是，该软件初根本没有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。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。
大数据安全面临的挑战多种多样，其中包括异常流量攻击、信息泄露风险以及数据传输过程中的安全漏洞。异常流量攻击 大数据存储通常涉及庞大的数据量，并采用分布式存储方式。这种存储模式虽然提高了数据的可用性和可扩展性，但也使得数据路径更加透明，从而增加了数据保护的难度。
基于目前我国大数据安全保护现状，以及大数据面临的安全风险挑战，笔者提出以下几方面建议对策：一是进一步加强顶层设计。在《网络安全法》的基础上，完善数据安全保护的规章制度，明确数据在收集、使用、处理、交易、出境等各环节的安全要求。
1、强化大数据安全，关系到我国经济社会发展和提升全社会的安全感。推进大数据标准体系建设，强化标准对市场培育、服务能力提升和行业管理的支撑作用。
2、未来，大数据将成为社会基础设施的一部分，跟公路、自来水、电一样，成为人们生活不可或缺的一部分。但大数据的作用并不仅仅局限于为普通消费者提供生活必须服务，更可以有效协助公安部门提供公共安全服务。而数据的有效利用并服务于社会则需要数据的公开和共享。
3、移动大数据支撑信息安全服务面向国家和政府可以提供一系列大数据安全举措和经验。统筹战略，推进大数据安全发展。政府立法，为大数据提供制度保障。加强监管，保证大数据安全。
4、国家安全三大支撑技术为“大数据与云计算”、“人工智能”和“区块链技术”。大数据是指数据量非常庞大、复杂度高、处理速度快的数据集合，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。而云计算是一种基于互联网的计算方式，通过网络提供可扩展的计算资源和服务，使用户可以快速获得计算能力和存储资源。
5、情报监控和分析。预测和预警。安全检测。实时数据分析与后续数据处理。
员工培训和意识提高：开展针对数据安全的培训活动，加强员工对数据保护意识的提高，教育他们如何正确处理和保护敏感数据，并警惕可能的数据泄露风险。 强化网络安全措施：采用防火墙、入侵检测系统和安全漏洞扫描等网络安全技术，及时发现和应对潜在的攻击行为，并保障网络的安全性。
建议：一定要安装杀毒软件.并且平时上网时候开着防火墙。
到正规网站购物。查看消息或者浏览视频时，一定要去正规的网站，有时安装了杀毒软件，也不能保证电脑不会感染病毒。尤其是购物的时候，会涉及到网上支付，使用正规且有保障的网站，安全系数更高。不随意打开陌生邮件。
1、大数据带来的安全威胁：社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私。人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。
2、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，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。 大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
3、舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图但基本上属于老生常谈。
4、大数据时代生产力特征 大数据时代的生产力不同于以往技术变革所带来的生产力要素的变化，可概括的总结为以下几点。
5、大数据时代，只有让政府以及各社会主体在合理共享各种最新数据的基础上，发挥各自的优势，深度挖掘数据的价值，在提供公共服务的方式、内容和机制上不断创新，以适应快速变化的社会需求和环境，才能不断提高我国的国家治理能力和实现社会治理方式的创新。
6、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险 大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。
1、合理限制敏感和重要部门使用社交网络工具。政府部门、中央企业和重要信息系统单位应避免或限制使用社交网络工具作为日常办公的通讯工具，将办公移动终端和个人移动终端分开使用，防止重要保密信息的泄露。敏感和重要的部门应该谨慎使用第三方云计算服务。云计算服务是大数据的主要载体。
2、加强员工培训和意识：提高员工的安全意识，教育他们如何正确使用和保护数据，以减少内部安全漏洞的风险。 定期备份和灾难恢复计划：定期备份重要数据，并建立灾难恢复计划，以便在数据遭受破坏或丢失时能够快速恢复。
3、**及时更新软件和系统**：定期更新操作系统和应用程序，以确保安全漏洞得到修补。 **使用加密通讯工具**：在进行敏感对话时，使用端到端加密的通讯应用，以保障通信内容的隐私。 **定期备份数据**：定期备份重要数据，以防数据丢失或被黑客攻击，确保可以迅速恢复信息。
1、一是促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。
2、也有自己的云安全管理平台。刘洋介绍，该平台将360独有的云安全漏洞挖掘能力输出给广大用户，通过统一管理、安全可见以及网络、主机、应用、数据的分层纵深防御，为用户全面解决云安全问题。“用大数据技术来解决大数据时代的安全问题十分必要。
3、大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。
4、近期，一项重量级数据安全指南《数据安全风险评估实务：问题剖析与解决思路》震撼发布，由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）携手数据安全推进计划（DSI），并联合四十家业界翘楚及百名顶级专家共同编撰完成。
5、我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题，为此提出几条建议：将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。
6、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。