大数据安全一直是企业关注的问题，因为一次攻击就可能使大数据部署变得脆弱。大数据展示了4vs，即数量、多样性、速度和准确性。由于其众多优势，大数据的应用范围不计其数，从银行、医疗保健、保险、养老金到政府诉讼。企业中的每一条数据都是至关重要的，安全管理数据也是如此。大数据安全是当今任何行业面临的主要问题之一，导致组织使用更具可扩展性的工具来满足安全约束。为什么企业必须关注大数据安全大数据技术会摄取大量数据，这对数据库安全构成重大风险，这可能导致数据泄露，例如信用卡信息、银行信息和其他各种个人信息，这可能会被盗可能会造成毁灭性的后果。这些数据泄露可能导致最终用户对企业的不信任。这突出表明需要可扩展的大数据工具来减少这些数据盗窃。大数据安全的目的是为未经授权的用户建立防火墙，以及用户身份验证和确保最终用户培训。此外，它旨在提供一种入侵保护系统和一种在所有数据阶段运行的入侵检测系统。以下是企业利用大数据解决安全问题的几种方式：安全的分布式计算框架Spark、Hadoop、MPI等分布式计算框架存在相当大的数据泄露风险。此外，它们可能与不受信任的映射器相关联。云安全联盟(CSA)建议组织使用身份验证方法并建立信任。此外，必须灌输去识别化以确保隐私限制。然后，企业必须验证对文件的访问权限，并确保敏感数据不会以任何方式泄露。安全的数据存储为了提高大数据的安全性，需要保证数据的安全存储。为了保护数据存储，必须监视一种称为安全无信任数据存储库的技术，以防止来自第三方代理的未经授权的更改。保护您的数据虽然企业通过摄取大量数据来改进服务，但收集数据是一项困难且昂贵的任务。为了保护您的数据，企业必须使用防火墙安全、入侵检测和预防工具、扫描工具，并要求对所有数据访问进行身份验证。不要错过审计审计是大数据安全的必由之路，审计数据应该单独维护以备后用。任何一次攻击发生后，企业都必须进行全面的审计，检查运行是否正常。ApacheOozie等技术有助于更好地理解大数据集群。安全的硬件和软件配置在任何业务中，硬件或软件故障都是数据丢失的主要原因之一。因此，企业必须通过确保定期更新来管理硬件和软件配置。防止数据泄露是一个灌输到企业文化中的过程，即使用可扩展的大数据分析工具。企业必须保护其大数据平台免受威胁，才能为企业提供多年不间断的服务。
