1、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。
2、范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
3、数据使用和共享：保证经过数据采集的数据仅用于采集的目的。同时确保在数据共享时，发布方应确保数据的安全性。数据删除和存储：保证受影响个体可以访问、更正和删除其个人资料。存储大数据时，需要严格控制数据访问权限，并采用密钥管理、数据加密和可靠的数据备份等方式保证数据安全。
4、案例：某省移动云平台，建立数据集市系统应对数据安全，数据流转采用操作人员下达指令方式推送，各子系统接收集市平台推送的数据，全程数据“无污染”。
5、数据加密：在数字化时代，对敏感的个人数据进行加密至关重要，这样可以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，例如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security），可以大大提高数据的安全性。
1、检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
2、、确保基本服务永续运作 万一真的发生不幸而导致所有系统全部当机，民众还是必须能够取得基本的公共服务，包括：水、电、燃气、救护车等等。所以当主要电力系统故障时，必须要有备用的电力。随着时间演变，未来的都市必定更加聪明。随着各国政府逐渐拥抱智慧科技，这将是未来必然的发展。
3、把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。
4、cookie 保护 登陆时尽量不要去访问其他站点，以防止 cookie 泄密。切记退出时要点退出在关闭所有浏览器。目录权限 请管理员设置好一些重要的目录权限，防止非正常的访问。如不要给上传目录执行脚本权限及不要给非上传目录给于写入权。
5、网络协议因素在建造内部网时，用户为了节省开支，必然会保护原有的网络基础设施。另外，网络公司为生存的需要，对网络协议的兼容性要求越来越高，使众多厂商的协议能互联、兼容和相互通信。这在给用户和厂商带来利益的同时，也带来了安全隐患，如在一种协议下传送的有害程序能很快传遍整个网络。
解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。
总结来说，最安全的数据存储方式并不是单一的选择，而是线上冗余存储和离线备份的结合。RAID 6提供实时保护，而离线备份如硬盘备份则提供了额外的安全网，两者共同构筑了一道坚不可摧的数据安全防线。在选择存储策略时，企业需要根据自身需求、成本预算以及业务连续性要求，做出最适合自己的决策。
首先，选择一家值得信赖的供应商至关重要。安华金和以其深厚的技术实力，为数据存储安全保驾护航。他们提供的数据库加密产品，犹如一道坚固的屏障，直击数据物理层的防护需求，确保在存储阶段就建立起坚实的防线。核心在于，这款产品不仅注重安全性，还兼顾了实际应用的便利性。
本文在研究已有算法的基础上，采用对称和费对称的加密算法来对数据进行加密和解密操作，从而有效实现了一种安全性和读写效率都比较高的数据存储策略，从而顺利实现数据在安全性达到非对称密钥加密的前提下，使所用算法阿德效率更加接近对称密钥加密的水平。
1、大数据的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（big data）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）。
2、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。
3、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。
4、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。
5、第一，规范建设。不论上新应用信息系统还是过去旧的系统，都需要有规范化的管理，在大数据时代如果没有规范，它所面临的就是数据丢失。第二，建立以数据为中心的安全系统。第三，融合创新。实际在这三点对于每个行业企业在开展大数据安全管理时，都具有重要的参考价值。
6、解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。
1、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。
2、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。
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（big data）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、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。
5、对于此，范宏伟认为，CIO开展借助大数据安全，首先要做好大数据的安全策略：第一，规范建设。不论上新应用信息系统还是过去旧的系统，都需要有规范化的管理，在大数据时代如果没有规范，它所面临的就是数据丢失。第二，建立以数据为中心的安全系统。第三，融合创新。
6、解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。
1、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（big data）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）。
2、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。
3、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。