大数据安全问题有哪些
总结大数据面临的三大风险问题如下 个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度***集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。
数据不正确 网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚***数据，并将这些数据提供给大数据系统。
分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。
此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据体系的性能。侵略隐私权 大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。
问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。
在大数据环境下，人们上传的数据会面临这些问题：一：数据安全隐患问题；注要表现在（一）大数据遭受异常攻击，造成安全隐患。（二）大数据泄露风险。（三）大数据传输过程的安全隐患。（四）大数据存储管理风险。
什么是大数据安全
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。嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发***都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。
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***。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。
大数据安全面临哪些风险及如何防护?
1、加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果。因此，对大数据进行有效的权限控制是保护数据安全的关键。
2、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。
3、大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据***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。
4、有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。
5、大数据在应用和存储中存在着一系列安全风险，包括以下几个层面：数据泄露风险：大数据的存储和传输，容易面临数据泄露的风险。这些数据可能是敏感性数据，如个人身份信息、财务信息、医疗记录等。