大数据关系到网络信息安全，比较明显的影响主要表现方面如下：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。
从字面的意思来看，大数据就是大量的数据。业界一般认为数据量达到普通的设备存不下，算不动的程度，就可以称之为大数据了。「大数据又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。
首先是黑客窃密与病毒木马的对企业信息安全的入侵；大数据在云系统中进行上传、下载、交换的同时，极易成为黑客与病毒的攻击对象。而“大数据”一旦被入侵并产生泄密，则会对企业的品牌、信誉、研发、销售等多方面带来严重冲击，并带来难以估量的损失。
使用强密码和多因素认证来保护账户安全。 定期检查个人账户和信用报告，及时发现和处理异常情况。 注意个人隐私设置，避免个人信息被公开。 关注相关政策和法律法规，及时维护自己的权益。总之，在大数据时代，我们需要更加重视个人信息安全，采取有效措施保护自己的隐私权和个人权利。
强化安全和执法能力 大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局（NSA）利用大数据技术，检测和防止网络攻击（挫败恐怖分子的阴谋）。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
都有前途，现在是大数据的上升期，而相对应的，在这个蛮横生长时期，相对应的对于网络安全其实没那么关注，但是当大数据进入一个相对平稳的时期，那么就是网络安全更具有前途。
结合两者特点，如果从发展潜力和广度来看，大数据可能更有优势。但从具体职业发展和薪资而言，网络安全ает表现更加稳定。所以这两个领域的选择与发展，还是要根据个人兴趣与特长来权衡：兴趣在数据分析与挖掘，喜欢涉及广范围内各行业的应用，可以选择大数据方向。
目前，大数据技术正处于应用初期，此时人才招聘会更倾向于研发人才，研究生学位更容易获得大工厂的就业机会。因此，对于目前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的就业竞争力和更多的就业渠道，建议尽量拿到研究生文凭。而网络安全方向相对要求就没这么高，一般情况下拥有大专学历就OK。
1、人工智能：人工智能技术，包括机器学习和深度学习，正迎来快速发展期。AI工程师、数据科学家和机器学习专家等人才将备受欢迎。 大数据：数据已成为关键资源，数据分析、数据挖掘和数据科学家等专业人才需求不断增长。
2、人工智能：随着人工智能的广泛应用，从机器学习到深度学习，专业领域也将迎来飞速发展。AI工程师、数据科学家、机器学习专家将成为未来争夺的热门人才。 大数据：随着信息化程度的提升和互联网的普及，数据已成为各行各业的核心资源。
3、大数据专业：随着互联网和信息技术的快速发展，大数据行业正经历快速增长。大数据专业人才将从事数据分析、数据挖掘等工作，为业务决策和人工智能等领域提供支持。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）专业：VR和AR技术不仅在娱乐产业中取得成功，还将在教育、医疗等领域拓展应用。
人工智能，大数据，云计算，物联网，网络安全。abcis专业是人工智能，大数据，云计算，物联网，网络安全，五大技术合一的专业统称：人工智能：人工智能是指使计算机具有智能的能力，它可以完成计算机无法完成的任务。它使用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理和图像识别，来实现自动化的智能行为。
人工智能、大数据、云计算和物联网之间存在着紧密的联系和互补关系。首先，物联网是通过互联网将物理世界的各种“事物”连接起来，形成一个庞大的网络。这些“事物”可以是各种传感器、设备、车辆、建筑物等，它们通过收集和交换数据，使得我们能够更好地了解和掌控物理世界。
物联网是IoT，所有基于感知的物体与网络相链接，产生很多数据，构成大数据的一部分；大数据很大一部分需要人工智能技术来进行数据处理。而处理这些大数据需要的计算资源很大，很大一部分需要云计算来承载。他们的共性都是信息技术相关领域，其他的都分属不同概念及领域。
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、数据规模和复杂性：大数据环境中产生的数据量巨大且复杂多样，这增加了安全分析和监测的复杂性。攻击者可以利用这些数据进行隐蔽的攻击，因此需要更强大的安全防护来应对。 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。
3、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。
4、大数据安全层面的风险包括异常流量攻击、信息泄露风险、传输过程中的安全隐患等。
5、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。