1、混合部署是未来趋势 IDC预测，未来5年，在基于云的大数据解决方案上的花费将是本地部署解决方案费用的4倍之多，混合部署将必不可少。IDC还表示，企业级元数据存储库将被用来关联云内数据和云外数据。
2、利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。
3、《网络安全法》中唯一提及公共数据资源开放的是：第十八条 国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放，推动技术创新和经济社会发展。
4、构建安全风险分级管控和事故隐患排查治理双重预防机制是有效防范遏制生产安全事故的关键途径。安全生产理论和实践表明，事故的发生必然存在危险因素从危险状态失控传导形成人员伤亡和财产损失后果的事故链条，安全风险管控不当形成隐患，隐患未及时消除导致事故，这是事故发生的内在基本规律。
5、四大支撑：管理机制、标准规范、安全保障和一体化运营，构筑起体系坚实的基石。八大关键任务统筹管理一体化：强调数据的统一管理和协调。汇聚治理一体化：整合各类数据资源，提升治理效能。共享应用一体化：推动数据在各领域的广泛应用。开放开发一体化：促进数据开放，激发创新活力。
大数据存储及传输安全：通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。
使用大数据安全技术：保障网络信息数据各个生命周期的安全，降低企业遭受病|毒攻|击的风险。将数据源身份认证技术、密文附加消息认证码技术、时间戳等应用到信息数据的采集过程中，将隐私保护技术、数据加密技术、密钥管理技术、异地备份技术应用到数据存储过程中，降低数据被攻|击窃取风险。
保护个人隐私信息 有必要保护大数据时代的隐私不受技术和监管层面的影响，并改善用户个人信息的安全系统。业务系统安全 支持业务系统，管理系统，外部信息，决策支持系统，云平台，大数据分析系统，大数据存储系统等应用系统的安全需求，充分保证系统的安全性要求。施工。
数据脱敏技术：数据脱敏技术是大数据安全保障的重要技术之一。它通过对敏感数据的脱敏处理，以保护数据的隐私和安全。在大数据应用场景中，数据脱敏技术可分为随机化脱敏、替换脱敏、噪声脱敏等。
强化数据权限控制 大数据通常由众多来源各异的数据构成，它们相互关联并生成复杂的分析与应用结果。因此，实施有效的数据权限管理对保障数据安全至关重要。建立一个包含身份验证、角色基础权限分配、审计与审批流程的系统，确保只有经过授权的用户能够接触和使用数据。
三是切实加强关键信息基础设施安全防护。做好大数据平台及服务商的可靠性及安全性评测、应用安全评测、监测预警和风险评估；明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，切实加强对涉及国家利益、公共安全、商业秘密、个人隐私、军工科研生产等信息的保护。
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、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。
3、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。
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、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。
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。法律框架和合规性：需要严格遵守数据保护和隐私保护法律法规，以保障相关个人的权益和安全。
数据备份与恢复技术是大数据安全保障的重要技术之一。它通过对数据的备份和恢复，以保护数据的完整性和可用性。在大数据应用场景中，数据备份与恢复技术可分为在线备份、离线备份、远程备份等。
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。
大数据一般需要在云端上传，下载和交互，以吸引越来越多的黑客和云端的病毒攻击和客户端安全保护至关重要。保护个人隐私信息 有必要保护大数据时代的隐私不受技术和监管层面的影响，并改善用户个人信息的安全系统。
1、**确保网络环境安全**：在公共网络环境中，避免登录敏感账户或处理重要信息，以减少数据泄露的风险。 **谨慎使用公共Wi-Fi**：尽量减少在未加密的公共Wi-Fi网络上进行敏感操作，如网上银行或购物。如需使用公共Wi-Fi，考虑使用虚拟私人网络（VPN）来加密数据传输。
2、**定期审视权限设置**：定期检查已安装APP的权限设置，特别是那些不常使用的APP。对于不再需要的权限，应及时撤销，以减少潜在的隐私泄露风险。 **数据备份与账户清除**：当不再使用某个APP时，应先备份重要数据，然后删除账户信息。这样做可以确保个人信息不会继续被APP收集和利用。
3、定期更新系统和软件 大学生应定期更新操作系统和各类应用软件，以获取最新的安全补丁，防止恶意软件利用漏洞获取个人信息。 注意社交媒体隐私设置 在社交媒体上，大学生应合理设置隐私权限，避免过多个人信息公开。同时，谨慎添加陌生人为好友，防止个人信息泄露。
4、大数据时代，个人隐私保护面临前所未有的挑战。在公共场所避免透露个人敏感信息，尤其是在办理各类卡证时，应谨慎提供个人信息。 上网时，仔细阅读网站的隐私政策，对于不同意的内容有权拒绝。不轻易同意网站收集和使用个人信息的请求。 在过去，个人信息获取渠道有限。
加强数据隐私和安全：政府和企业应该加强数据隐私和安全的保护，采取措施防止数据泄露和滥用。同时，应该加强数据安全和隐私保护的法律法规建设，提高公众的数据安全意识。加强数据共享和开放：政府和企业应该加强数据共享和开放的政策和法规建设，促进数据的共享和开放，避免数据孤岛的出现。
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。
对重要的大数据应用或服务进行国家网络安全审查。重要的大数据应用程序或服务涉及国民经济、人民生活和政府治理应该被包括在国家网络安全审查的范围，并明确安全评估规范应尽快制定确保这些大数据平台有严格的和可靠的安全措施，防止受到攻击和受到敌对势力。合理限制敏感和重要部门使用社交网络工具。
员工培训与意识提高：开展定期的员工培训，提高员工对大数据安全重要性的认识，并教育他们正确使用大数据系统的方法，防范社会工程学等安全威胁。 第三方合作伙伴管理：对于与大数据系统有关的第三方合作伙伴，建立明确的安全合规要求，监督他们的安全措施和数据保护措施。
．大数据共享及销毁 在数据共享时，除了应遵循相关管理制度，还应与安全域结合起来，在满足业务需求的同时，有效管理数据共享行为。在数据销毁过程中，可通过软件或物理方式操作，保证磁盘中存储的数据永久删除、不可恢复。（1）物理安全措施：物理安全主要包括环境安全、设备安全、媒体安全等方面。