在过去的几年里，大数据安全越来越受到人们的关注。事实上，过去两年的《世界质量报告》表明，安全是全球科技领域的主要关注点。原因是企业已经使用许多可见的应用程序来管理他们的流程。仅此一项就增加了安全威胁和大数据泄露。这种现象还包括将移动设备统一到企业中。办公室里几乎每个人都随身携带一部手机。即使您认真对待每个安全提示并且没有连接到公司的网络，即使那样，您也很容易处于危险之中。即使是最轻微的错误也可能导致数据泄露，这仅包括将手机插入PC或笔记本电脑。即使使用第三方软件（例如工作计时器应用程序）也可能最终导致数据泄露。以下是企业在大数据安全方面面临的一些主要挑战。使数据易受攻击今天，所有数据都是数字化的并且数量巨大，黑客总能在恶意内部人员的帮助下找到入侵的方法。如果他们以某种方式获得了您的关键数据的访问权，他们可以出于自己的目的修改它，甚至删除其中的一些。这就是为什么完全依赖物联网、大数据和实时数据分析的公司会限制访问并采取某些措施来检测虚假数据的形成。这是其数据保护协议的关键部分。例如，一家制造公司可能会得到不准确的温度报告，从而导致生产缓慢和收入损失。使访问变得困难使大数据生态系统有效的另一个重要因素是精细的访问控制。根据级别和权限，可以授予不同人员不同级别的主数据访问权限。名义上，访问控制使大数据更加安全。然而，随着组织处理大量数据，添加复杂的控制面板可能会变得更加微妙，并可能为更多潜在漏洞打开大门。例如，如果只有少数人授予访问关键数据的权限，破坏者将需要更长的时间才能注意到它。此外，访问控制系统指定允许用户在数据集中查看哪些信息，即使他们需要其他数据集。这可能会影响此类系统的性能和维护。某些安全审计是必需的在几乎每个系统开发中，都需要进行安全审计，尤其是在大数据不安全的情况下。然而，考虑到使用大数据已经带来的广泛挑战，这些安全审计经常被忽视，只是添加到列表中的另一件事。这种态度与许多公司仍然需要能够设计和执行此类安全审计的合格人员这一事实相结合。分散式框架使用大数据的公司可能需要跨不同系统分发数据分析。例如，Hadoop是一种开源软件，专为大数据生态系统中的灵活和去中心化计算而设计。然而，该软件最初根本没有安全性，因此在去中心化框架中实现有效的安全性仍然是一个挑战。这对企业有何影响？企业可能需要更长的时间才能知道违规行为何时真正发生。数据源找到我们的数据源确实有助于确定违规的来源。您可以使用元数据来跟踪数据流。无论如何，即使对于大公司来说，元数据管理也是一个自我战略问题。如果没有合适的框架，实时跟踪此类非结构化数据可能是一项挑战。虽然这是一个持续存在的问题，但它不是大数据问题。实时合规实时大数据分析越来越受到企业竞争的青睐。然而，实时实施这样的工具更加复杂，并且会产生大量数据。此类工具的开发方式应避免在实际上不存在威胁??时发出错误的违规警告。因此，查找此类错误警告可能非常耗时。最终，它们会分散白帽黑客对真正故障和攻击的注意力，并浪费资源。结论令人遗憾的是，处理大数据的组织不得不全年处理此类问题，但没有任何预期结果。这是一场永无止境的战斗，将越来越难以取胜。无论如何，您可以通过采取一些小步骤来增强安全性、修改数据访问和使用以及通过实时屏幕监控定期监控流量，从而使这场战斗变得更轻松。
