常用的大数据安全保护技术有数据加密技术、身份认证与访问控制技术、数据脱敏技术、数据备份与恢复技术。数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。
公民数据的外泄和滥用，促使国家部门严抓严打，在这样的监管之下，大数据行业正面临着极速的洗牌，经过这轮洗牌之后，或许有90%的大数据公司要被清理掉，而能够安全留下的，也将成为行业内的中流砥柱。
因此，在大数据融合技术领域，一方面要加强大数据标准建设，另一方面要加强海量异构数据建模与融合、海量异构数据列存储与索引等关键技术研发，为给予底层数据集成的信息共享提供标准和技术保障。大规模数据在智慧城市系统流动过程中，出于传输效率、数据质量与安全等因素的考虑，需要对大规模数据进行预处理。
CDP 技术是目前最热门的数据保护技术，它可以捕捉到一切文件级或数据块级别的数据写改动，可以对备份对象进行更加细化的粒度的恢复，可以恢复到任意时间点。 CDP技术是一个新兴的技术，在很多传统的备份软件中都逐渐融入了CDP的技术。比如BakBone NetVault Backup 0 追加了TrueCDP模块，Symantec Backup Exec15等。
加密技术包括私钥加密和公钥加密。私钥加密，又称对称密钥加密，即信息的发送方和接收方用一个密钥去加密和解密数据，目前常用的私钥加密算法包括DES和 IDEA等。对称加密技术的最大优势是加/解密速度快，适合于对大数据量进行加密，但密钥管理困难。
预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。
1、企业数据安全面临的主要风险包括：数据泄露、员工泄露、黑客攻击、网络攻击，具体如下：由于不安全的数据传输、系统漏洞、网络攻击等原因，企业内部数据可能会泄露到外部，导致企业面临财务损失、声誉受损等风险。企业内部员工携带重要文件跳槽或商业间谍活动等原因，可能导致企业数据泄露。
2、企业网络安全存在以下风险： 网络入侵：恶意攻击者可能会利用漏洞或弱点，突破企业的网络安全防御，从而窃取敏感信息、破坏系统或进行其他恶意行为。 数据泄露：企业的敏感数据可能会在未经授权的情况下被访问、泄露或篡改，给企业带来声誉和经济上的损失。
3、典型数据安全风险类别包括：泄露风险、篡改风险、非法入侵风险、滥用风险。泄露风险是指数据在存储、传输或使用过程中，由于各种原因导致数据被泄露给未经授权的人员或组织。这种风险可能导致企业面临重大损失，甚至引发法律纠纷。例如，个人信息泄露可能导致个人财产损失或隐私侵犯。
4、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。
5、数据安全可能存在多种风险和威胁，以下是一些常见的数据安全风险：网络攻击：网络犯罪分子可能通过黑客技术攻击你的计算机系统或网络，窃取敏感的数据信息。内部威胁：企业内部员工可能会有恶意行为， 盗取、篡改或者泄漏敏感信息等。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。个人隐私安全问题。
一：数据安全隐患问题；注要表现在（一）大数据遭受异常攻击，造成安全隐患。（二）大数据泄露风险。（三）大数据传输过程的安全隐患。（四）大数据存储管理风险。大数据隐私问题；主要表现在（一）个人隐私保护。（二）传统安全措施难以适配。（三）数据访问控制愈加复杂。
数据不正确 网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
1、分散存储 利用已有的云存储技术，将数据块分散在多个位置上。采用分散保存的方式，不仅能保证其实用性，而且在一定程度上也提高了其安全性。
2、**数据加密**：对敏感数据进行加密处理，确保在传输和存储过程中数据的安全。使用如SSL和TLS等强大的加密算法和安全协议。 **访问控制与权限管理**：实施严格的访问控制，只允许经过身份验证且拥有适当权限的用户访问敏感数据。
3、方法如下：大数据安全防护要“以数据为中心”、“以技术为支撑”、“以管理为手段”，聚焦数据体系和生态环境，明确数据来源、组织形态、路径管理、应用场景等，围绕大数据采集、传输、存储、应用、共享、销毁等全过程，构建由组织管理、制度规程、技术手段组成的安全防护体系，实现大数据安全防护的闭环管理。
4、对来路不明的链接保持高度警觉。 在大数据时代采取行动保护个人隐私 在日常生活中的购物活动可能会暴露个人隐私，例如地址信息和电话号码。虽然现在的快递已经采取了保密措施，但建议在收到快递时仍将快递单据撕毁或用水浸泡以销毁信息。在网上购物时，避免使用真实姓名，以降低隐私泄露的风险。
5、在大数据时代，保护隐私安全是至关重要的。以下是一些常用的方法和措施，可用于保护个人隐私和确保数据安全： 数据加密：对敏感的个人数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）。
在大数据时代，如果企业要想信息不被泄露，首先一定要做好注重隐私的保护工作，尤其是对于隐私保护工作的相关人员一定要遵守职业道德，首先作为工作人员不要私自泄露公司的隐私。公司做好管理工作也是非常重要的，尤其是对于我们重要岗位的人员，一定要做好培训工作，以防我们工作人员泄露公司的隐私。
第一数据丢失，第二个是隐私泄露。对于数据丢失，按照传统的数据储存经验来看，主要风险来源两方面，第一是数字化数据储存遗失（数据错误、误删等情况），第二是硬件损失导致数据丢失。
管理水平越高，你能看到的东西就越多。在这种情况下，域屏蔽可以解决这个问题，如果加密文件被发送出去，它将被篡改或在发送到外部世界后无法打开。一家安全公司的微软服务器出现了问题，随后许多人的数据泄露。事实上，该公司在9月份泄露了信息。
近日，网络安全供应商 SOCRadar 向微软通报了一次重大数据泄露时间，称有 4TB 的客户敏感数据被泄露，将导致 5 万家公司受到影响。微软配置错误，导致大量敏感数据泄露。
近日，65000家公司4TB数据被泄露这起事件登上头条，微软公司也因这件事股价暴跌。
1、个人感觉所谓的大数据安全就是不要早陌生的软件中去填写个人信息等，不要随意的注意账号；而且在企业中，管理者都是很注重数据安全这块的，这时候我们就可以选择域之盾来进行对电脑文件加密、U盘管理及员工上网行为管控等，挺方便的。
2、隐私保护是指在数据收集、处理和分享的过程中，采取各种措施确保个人敏感信息不被未经授权的第三方访问和使用。 搜索记录监控 智能手机和搜索引擎通过记录用户的搜索关键词和浏览历史，揭示用户的兴趣点。
3、数据安全的保障不仅在于技术，更在于全员的意识提升和预防措施的实施。职后保密与排他协议： 在西方，员工对于保护数据的承诺是企业文化的一部分，但在国内，由于信誉体系的不完善，这样的承诺显得尤为关键。企业常常通过签订排他协议来保障商业机密的完整性。