大数据安全一直是企业关注的问题，因为一次攻击可能会使大数据部署容易遭受攻击。大数据展示了4v，也就是体积、种类、速度、准确性。由于其众多的优势，大数据应用有无数种，从银行、医疗、保险、养老金到政府诉讼。企业中的每一块数据都是至关重要的，安全管理数据也亦如此。大数据安全是当今任何行业都面临的主要问题之一，这导致组织使用更具可扩展性的工具来满足安全限制。

大数据技术会摄取大量数据，这会给数据库安全带来重大风险，这可能会导致数据泄露，比如信用卡信息、银行信息和各种其他个人信息，这些信息的被盗可能会造成毁灭性的后果。这些数据泄露可能导致终端用户不信任企业。这凸显了对可扩展的大数据工具的需求，这将减少这些数据盗窃。大数据安全的目的是为未经授权的用户建立防火墙，以及用户身份认证，并确保终端用户的培训。此外，它的目标是提供在所有数据阶段运行的入侵保护系统和入侵检测系统。下面为大家列举企业可以利用大数据来解决安全问题的方法：

Spark、Hadoop、MPI等分布式计算框架存在相当大的数据泄漏风险。此外，它们还可能与不受信任的映射器关联。云安全联盟(CSA)建议企业使用认证方法并建立信任。此外，必须反复灌输去识别，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。

为了提高大数据的安全性，必须保证数据的安全存储。为了保护数据存储，必须使用一种称为安全不可信任数据存储库的技术，监视来自第三方代理的未经授权的更改。

虽然企业通过吸收大量数据来改进其服务，但收集数据是一项艰巨且昂贵的任务。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验证。

审计是大数据安全的必经之路，对审计数据要单独维护，以备日后参考。在任何攻击后，企业都必须进行全面审计，以检查运行是否正常。像ApacheOozie等技术有助于更好地理解大数据集群。

在任何企业中，硬件或软件故障都是导致数据丢失的重要原因之一。因此，企业必须通过定期更新来管理硬件和软件配置。防止数据泄露是企业文化中不断灌输的一个过程，即使用可扩展的大数据分析工具。企业必须保护自己的大数据平台不受威胁，才能多年不间断地为企业服务。