现在很多企业可以利用大数据处理和分析来业务系统中的各类数据，指导业务的发展，然而数据泄露也给企业带来巨大的隐患。

大数据体量庞大，传统的系统数据处理方式已经无法完成这么大体量的工作，需要采用新的技术架构和工具来完成，同时在安全防护方面，跟传统风险防御方面也都有了新的变化。

那么我们应该如何做好大数据安全工作呢?

确保已有数据安全

数据就是企业的无形资产，而黑客入侵数据库最想得到的还是企业的各种有价值的数据。为了保护大数据的安全，必须采用一系列的安全防护措施，保证数据不被窃取，即使被破坏，也能够第一时间迅速恢复。

数据泄露后造成重大损失的，皆因为黑客获得了明文数据，如果采用文件系统加密，即使数据泄露了，攻击者得到的也是加了密的数据。还有其他的一些安全措施也都需要一并采用，比如：敏感字段加密;数据完整性校验;隐私数据脱敏处理;数据备份等。

加强系统安全防护

即使是大数据也得依靠各种系统支撑，比如操作系统、虚拟机、网络设备、各种开发软件等，加强这些系统应用的安全防护，有利于提高大数据系统的安全性。常常采用的系统安全防护措施包括：系统安全加固、入侵检测、漏洞修复等。

内部安全管理

经过分析处理的数据具有很高得价值，而价值高的东西往往容易引起他人的注意。除了应对来自外部的威胁，企业内部的安全威胁问题也得重视。内部人员中有可能粗心大意，误操作导致严重的失误，也有可能是某个内部人员心术不正，面对高价值的数据心怀不轨，盗取数据，这是完全有可能发生的事情。

企业需要做好账号权限管理、用户身份认证、日志审计、员工安全意识培训等工作。

合理采集数据

对于新兴的事物，看到别人做，觉得自己也要跟着做，生怕落后。对于大数据也同样如此，看到别人做大数据，自己也要跟上，虽然不知道这些数据该怎么用，但还是先大量收集，说不定什么时候就能用上了。基于这种想法，不少企业开始肆无忌惮的收集用户个人信息。

数据量大是一种优势，过度采集涉及用户个人隐私的数据，数据越敏感遭泄露的风险也会加大。

所以对于数据，企业还是得合理地采集，过分持有敏感数据对自己业务没有支持，反而因此增加风险，因此遭受攻击更加得不偿失。

大数据安全不仅仅需要防范来自外部的攻击，对内也需要加强管理，对数据的采集程度规划合理，降低各种安全风险才能真正做好大数据安全保护。

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