什么是威胁大数据安全的主要问题？
几乎所有的数据安全问题都是由缺乏有效的防火墙和反病毒软件导致的。这些系统被开发出来是为了保护有限范围内的信息，因为它们都存储在本地硬盘上，但是大数据的数据明显“越界”了，远远超出了硬盘和隔离系统。
9个大数据安全的挑战
- 绝大多数分布式系统只有一个保护等级。
- 非关系型数据库（NoSQL）正在积极发展，而其对应的安全解决方案很 难保持同步。
- 忽略自动数据传输需要额外的保护措施。
- 当系统接受大量信息时应该验证，以保持可信和准确，但是这种做法同样时常被忽略。
- 用户信息未经许可便被地获取以谋私利。
- 访问控制的加密和连接安全过时很快。
- 一些企业“做不了”或“不做”企业内部访问权限划分。
- 当大数据涉及大量信息时，没有进行不定期地详细审计。
- 无论大数据应用数据量的大小，都没有持续地监控和跟踪数据源。
怎样才能改善大数据安全
云计算专家认为,最合理的方式提高大数据的安全是通过杀毒软件行业的不断扩张。大量的反病毒厂商,提供各种解决方案,提供了一个更好的防御大数据安全威胁。
杀毒行业经常吹捧的行业开放性。反病毒软件提供商可以自由地交换有关目前的大数据安全威胁的信息，和行业领导者可以进行合作，以应对新的恶意软件攻击，在大数据安全方面就可以获取最大的收益。
以下有一些其他的加强大数据安全的建议：
- 专注于应用程序的安全性，而不是设备的安全。
- 隔离包含关键数据设备和服务器。
- 关注实时安全信息和事件管理。
- 提供被动式和主动式的保护。
利用大数据的公司最关心的是云计算系统的安全。英特尔安全最近发表了McAfee实验室的威胁预测报告,包含他们预期将来的数据安全。在这个报告中特别关注的是假设合法的云文件托管服务,如Dropbox,Box和Stream Nation,有可能被用作控制服务器即将到来的网络间谍活动。如果预测正确,这些时下流行的云服务可以让恶意软件传输命令而不引起怀疑。
IT系统的恶意攻击越来越复杂，而且新的恶意软件不断被开发。不幸的是,大数据业务公司每天都得面对这些问题。然而,一把钥匙配一把锁，每一个问题都有其解决方案,为大数据安全找到一个有效而合适的答案确实是可能的。
