大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。
大数据安全分析是指运用大数据技术对信息系统提供保护的相关安全产品、服务及解决方案。主要产品类型包括大数据安全管理平台和未知威胁感知系统。
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）。
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。
1、摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。
2、提高计算机网络安全意识。计算机网络的安全管理，需要建立相应的安全管理机构，制定 岗位职责 ，实施网络系统的安全标准，提高计算机网络安全的管理能力、和业务水平。
3、计算机网络安全问题论文篇一 计算机安全常见问题及防御 措施 摘要：计算机的应用对于生产和生活的建设具有重要的作用，在信息化时代，如果没有计算机就会造成经济和技术的脱节。
4、计算机网络安全毕业论文篇一：《现阶段计算机安全面临的挑战》 【摘要】随着现代科技的进步和发展，现代信息技术也逐渐得到更加广泛的应用，给人们的生活和工作都带来了方便和快捷，同时计算机安全问题直接影响到计算机用户的信息安全问题。
5、计算机网络安全论文篇一 浅议计算机网络安全防护技术 [摘要] 计算机与网络的发展给人类社会的进步提供了无限机遇，同时也对信息安全带来了严峻挑战。
大数据处理应遵循的四个原则如下：数据完整性：确保数据的完整性，即确保数据的准确性、一致性和完整性。这包括确保数据来源的可靠性、数据采集的准确性和数据存储的稳定性。
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。
但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。
大数据应用安全策略包括：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。
权限管理风险：“大数据时代”涉及众多数据源，管理人员要对各类数据源的权限进行仔细的分析和考虑，设置合适的权限，避免数据泄漏、篡改等风险。
设置防护措施，限制通过U盘、硬盘的拷贝行为及网络传送行为，避免信息外泄。定期进行信息安全检查，全员参与查漏补缺，逐步完善企业保密制度。
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。
二是通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠，积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。
大数据平台多使用Hadoop、Hive、第三方组件等开源软件，这些软件设计初衷是为了高效数据处理，系统性安全功能相对缺乏，安全防护能力远远滞后业务发展，存在安全漏洞。
．大数据应用安全 除了防火墙、入侵监测、防病毒、防DDos、漏洞扫描等安全防护措施外，还应对账号统一管理，加强数据安全域管理，使原始数据不离开数据安全域，可有效防范内部人员盗取数据的风险。
