在大数据时代，数据安全问题愈发明显地呈现出来，它就像高悬在我们头顶的“达摩克利斯之剑”，是关乎我们每个人信息安全的重大问题，接下来我们要深入探究大数据时代的数据安全防护。

传统与大数据存储差异

传统数据存储采用集中存储技术，用户的数据存放在固定的一处，保护边界十分清晰，安全管控也能集中进行。这种方式使数据安全较易掌控，例如一些小型企业存储员工信息时，安全性有明确保障。但大数据存储采用分布式技术，同一用户的数据分散在不同空间，位置不明确，这使得安全防护的边界变得模糊，传统的防护手段不再适用，还容易引入未知的漏洞，和其他存储方式不一样 。

数据周转流通风险

各类大数据中心会为众多用户提供服务，还会给外部提供数据支撑 。其数据周转和流通很频繁，这就容易引发数据泄露和篡改问题 。就像医疗数据共享中心，它会为科研机构提供数据支持 ，在频繁的数据交互过程中，可能出现患者隐私信息泄露等情况 ，所以数据安全防护需要考虑数据全生命周期的各个阶段 。

构建安全防护策略

大数据安全防护的对象是“数据”，需要结合技术手段与管理手段，围绕数据采集、传输等全过程构建策略，比如交通大数据系统，在采集阶段要确保数据准确，在传输阶段要保障安全，在使用阶段要保证合理，这样才能发挥数据的最大效用，并且确保其安全性。

分析数据安全风险

依据数据生命周期，对各类可能存在的数据安全风险进行分析，这些风险包含采集、传输等各个环节。以电商大数据作为例子，在数据采集阶段，要是不关注来源的合法合规性，就有可能使用虚假数据，从而影响决策。在传输过程中，倘若数据被截获，就会对用户隐私造成威胁。只有识别风险，才可以制定有效的防护手段。

采用技术防护手段

根据数据安全风险，采用有针对性的技术手段，对全生命周期活动加以防护。比如说金融大数据系统，运用加密算法对用户交易数据进行加密，利用访问控制技术限制非法访问，从技术层面实现多维多重的数据保护。

加强数据安全管理

只靠技术防护是行不通的，还得建立与之配套的数据安全管理，采取技术与管理相结合的多维防护方式，管理要贯穿数据的整个生命周期，从数据产生时就要开始介入，以教育大数据平台为例，从采集学生信息起就要进行安全分级和审计，直到数据不再使用并销毁，每个环节都要严格管理，这样才能保证各类防护手段有效实施。

看了许多有关大数据安全防护的内容之后，你觉得在自己日常使用网络的时候，碰到过哪些可能存在的数据安全隐患？欢迎评论留言，也请为本文点赞并分享，从而让更多人知道数据安全防护的重要性。