1、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。
2、公民数据的外泄和滥用，促使国家部门严抓严打，在这样的监管之下，大数据行业正面临着极速的洗牌，经过这轮洗牌之后，或许有90%的大数据公司要被清理掉，而能够安全留下的，也将成为行业内的中流砥柱。
3、大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。数据采集如何从大数据中采集出有用的信息已经是大数据发展的关键因素之一。
大数据滥用的危害主要体现在两个方面：一是输入法记录。输入法会记录你的使用习惯，包括经常访问的网站、输入的词汇和网址等，以便下次输入时能够更快地完成。二是垃圾短信和骚扰电话。一些不良网站能够获取你的IP地址，甚至可能导致黑客远程入侵并监控你的活动。
危害一：损害消费者权益。大数据杀熟直接损害了消费者的知情权和选择权。消费者在不知情的情况下被系统判定为高价值用户，从而被收取更高的价格或服务费用，这显然是不公平的。长此以往，这种行为会破坏消费者对市场的信任感。危害二：影响市场竞争公平性。
大数据滥用损害社会秩序其实抛去个人利益的损害，大数据滥用将直接损害社会秩序，导致社会各个领域都不可避免的受到大数据滥用的危害，这将导致整个社会行业出现大幅度的波动。很多的公司和行业会为了大数据的争夺做出更多无法预计的行为。
因为大数据信息时代，每一个人都没有隐私，每个人证件照和身份证，照片都会上传到网络上，我觉得大数据时代既是安全的，又是非常不安全的，因为他可能会被一些网络黑客去剽窃，我觉得非常的不好，这让我感到了不安全感。但是他总有安全的地方，因为他是个大数据时代。
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。
数据加密：对敏感的个人数据进行加密，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，如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security）。 访问控制和权限管理：实施严格的访问控制措施，仅允许授权人员访问敏感数据。
**数据加密**：对敏感数据进行加密处理，确保在传输和存储过程中数据的安全。使用如SSL和TLS等强大的加密算法和安全协议。 **访问控制与权限管理**：实施严格的访问控制，只允许经过身份验证且拥有适当权限的用户访问敏感数据。
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。
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。
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）。
解决数据的安全存储的策略包括数据加密、用户安全认证、数据备份、使用跟踪过滤器、数据恢复。
法规流程方面 跟着云核算、大数据技能的逐渐运用，数据自身的形状、数据运用的方法都在不断添加和变化，且这种发展趋势会变得越来越快。那么企业在这种大趋势下如何确保在法规流程上的系统性、时代感是需求优先考虑的要素。
1、首先，大数据技术可以提升信息分析的深度和广度。传统的安全分析主要依赖人工进行，效率较低，而且容易被遗漏。而大数据技术可以通过自动化的信息采集、分析和比对，实现大规模的数据处理，提高信息分析的效率和准确性。这样，安全人员可以更全面地了解安全威胁，及时发现潜在的风险。
2、情报监控和分析。预测和预警。安全检测。实时数据分析与后续数据处理。
3、在现代安全管理中，数据分析扮演着至关重要的角色。通过收集、整理和分析相关数据，我们可以更深入地了解企业的安全状况，发现潜在的安全风险，为企业的安全管理提供决策支持。数据分析在安全领域的应用非常广泛，包括事故分析、风险分析、安全监测等。
4、数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。因此，大数据安全需要处理更大量的数据，这需要更强大的计算和存储能力，以及对数据的更精细的管理和控制。