标签：存储 应对 泄露 什么样 问题 隐患 隐私 数据 安全

大数据在落地应用的过程中，潜在的问题涉及到数据泄露问题，而数据泄露不仅可能会侵犯个人的隐私，甚至会泄露企业的核心技术，所以如果大数据不能解决数据泄露问题，大数据技术未来的发展将会受到很大的制约，而大数据作为人工智能的基础，大数据发展速度减缓也会在一定程度上影响人工智能技术的发展。

除了数据泄露之外，大数据技术如果在使用的过程中，没有边界的限制，很有可能会对大数据的使用者形成一个“认知壁垒”，这对于使用者来说，也是一个潜在的风险。所以，在大数据的落地应用过程中，应该让大数据使用者更多地了解大数据技术的细节，让大数据的参与者共同推动大数据的合理发展。

大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。　　由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。

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。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。

大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

存储管理风险，异常流量攻击，信息泄露等安全隐患

标签：存储,应对,泄露,什么样,问题,隐患,隐私,数据,安全
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