1、数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。
2、数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。在大数据应用场景中，数据加密技术可分为数据存储加密、数据传输加密和数据访问加密。
3、大数据存储及传输安全：通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。
4、其次，技术防护是保障数据安全与隐私的重要手段。企业和研究机构应加大研发投入，提升数据加密、匿名化、访问控制等技术水平，防止数据泄露和滥用。例如，采用同态加密技术可以在不暴露原始数据的情况下进行数据处理，从而保护用户隐私。此外，推动行业自律也是保护数据安全与隐私的有效途径。
5、加强员工培训和意识：提高员工的安全意识，教育他们如何正确使用和保护数据，以减少内部安全漏洞的风险。 定期备份和灾难恢复计划：定期备份重要数据，并建立灾难恢复计划，以便在数据遭受破坏或丢失时能够快速恢复。
1、大数据应用安全策略包括整合工具和流程、防止APT攻击、用户访问控制、数据实时引擎分析。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、管理和处理的数据集合。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）。
2、大数据应用安全策略包括防止APT攻击、用户访问控制、整合工具和流程、数据实时分析引擎。大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。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。
1、检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
2、把命令与控制数据结合进来可以得到一个IP地址和域名的黑名单。对于公司网络来说，网络流量绝对不应该流向那些已知的命令与控制系统。如果网络安全人员要仔细调查网络攻击的话，可以把来自C2系统的流量引导到公司设好的“蜜罐”机器上去。
3、、确保基本服务永续运作 万一真的发生不幸而导致所有系统全部当机，民众还是必须能够取得基本的公共服务，包括：水、电、燃气、救护车等等。所以当主要电力系统故障时，必须要有备用的电力。随着时间演变，未来的都市必定更加聪明。随着各国政府逐渐拥抱智慧科技，这将是未来必然的发展。
常用的大数据安全保护技术有数据加密技术、身份认证与访问控制技术、数据脱敏技术、数据备份与恢复技术。数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。
想要数据安全，必须加强安全防护 优化传统网络安全技术：传统网络安全技术以加密技术、访问控制技术、防火墙技术、入侵检测技术、认证技术为主。
云数据：目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层协议层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。
大数据安全策略涵盖了多个方面，以下是一些常见的大数据安全策略： 数据加密：对于敏感数据，采用加密技术进行保护，包括数据传输过程中的加密和数据存储时的加密。这可以防止未经授权的访问者获取到敏感信息。
大数据安全设施层关键技术 大数据安全设施层防护主要是对终端、云平台以及大数据基础设施设备的安全问题，包括：设备的失效、电磁破坏以及平台的崩溃等等。通常采用的关键技术包括终端安全防护技术、云平台安全防护技术以及大数据基础设施安全防护技术等。
1、数据使用和共享：保证经过数据采集的数据仅用于采集的目的。同时确保在数据共享时，发布方应确保数据的安全性。数据删除和存储：保证受影响个体可以访问、更正和删除其个人资料。存储大数据时，需要严格控制数据访问权限，并采用密钥管理、数据加密和可靠的数据备份等方式保证数据安全。
2、范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
3、大数据时代数据安全与隐私保护的对策主要包括加强立法保护、提升技术防护、推动行业自律和提高公众意识等方面。首先，立法保护是确保数据安全与隐私的基石。政府应制定和完善相关法律法规，明确数据收集、存储、使用和传输的规范，界定数据所有权和使用权，为数据处理活动提供法律依据。
4、数据加密：在数字化时代，对敏感的个人数据进行加密至关重要，这样可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，例如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security），可以大大提高数据的安全性。
5、首先，数据加密是一种有效的安全措施。对于重要的数据，可以使用强加密算法进行加密处理，确保只有授权人员才能够读取和处理其中的数据。同时，需要采用防泄漏技术，在数据传输和存储的过程中加入多重安全层，以避免数据流失。其次，加强数据权限管理。
6、案例：某省移动云平台，建立数据集市系统应对数据安全，数据流转采用操作人员下达指令方式推送，各子系统接收集市平台推送的数据，全程数据“无污染”。