大數據帶來的問題

Ⅰ 大數據存在哪些問題

數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統內的數據存儲方式容，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

Ⅱ 大數據時代給信息安全帶來的挑戰

大數據時代給信息安全帶來的挑戰
在大數據時代，商業生態環境在不經意間發生了巨大變化：無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路，讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰，企業也有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究。大數據藍海將成為未來競爭的制高點。
大數據在成為競爭新焦點的同時，不僅帶來了更多安全風險，同時也帶來了新機遇。
一、大數據成為網路攻擊的顯著目標。
在網路空間，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。
二、大數據加大隱私泄露風險。
大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
三、大數據威脅現有的存儲和安防措施。
大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。
四、大數據技術成為黑客的攻擊手段。
在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
五、大數據成為高級可持續攻擊的載體。
傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊(APT)是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
六、大數據技術為信息安全提供新支撐。
當然，大數據也為信息安全的發展提供了新機遇。大數據正在為安全分析提供新的可能性，對於海量數據的分析有助於信息安全服務提供商更好地刻畫網路異常行為，從而找出數據中的風險點。對實時安全和商務數據結合在一起的數據進行預防性分析，可識別釣魚攻擊，防止詐騙和阻止黑客入侵。網路攻擊行為總會留下蛛絲馬跡，這些痕跡都以數據的形式隱藏在大數據中，利用大數據技術整合計算和處理資源有助於更有針對性地應對信息安全威脅，有助於找到攻擊的源頭。

Ⅲ 大數據面臨哪些安全與隱私問題

(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。

Ⅳ 大數據的弊端是什麼

大數據的弊端是可能造成數據泡沫風險。大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

結構

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

Ⅳ 大數據安全問題有哪些

大數據關繫到網路信息安全,比較明顯的影響主要表現在以下幾個方面

一、規模、實時性和分布式處理大數耐念據的本質特徵（使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面）使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。

問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。

三、應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重棗沖點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。

Ⅵ 大數據存在哪些安全問題

一、分布式體系

大數據解決方案將數據和操作分布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種分布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很容易遭到安全要挾，黑客只需進犯一個點就能夠滲透到整個網路。

二、數據拜訪

大數據體系需要拜訪操控來限制對敏感數據的拜訪，不然，任何用戶都能夠拜訪秘要數據，有些用戶可能將其用於惡意意圖。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。

三、不正確的數據

網路犯罪分子能夠通過操作存儲的數據來影響大數據體系的准確性。為此，網路罪犯分子能夠創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠使用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修改此數據以生成不正確的確診結果。

四、侵犯隱私權

大數據體系通常包括秘要數據，這是許多人非常關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾已經被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常進犯大數據體系，以損壞敏感數據。此類數據泄露已成為頭條新聞，致使數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全不足

大數據體系收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全要挾。網路罪犯分子已經損壞了許多聞名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，而且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

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Ⅶ 大數據、人工智慧等新技術帶來了哪些問題應該如何應對

大數據、人工智慧等新技術帶來了很多問題，例如數據隱私和安全、演算法歧視、演算法失靈、數據孤島等。為了應對這些問題，我們可以採取以下措施：

• 加強數據隱私和安全：政府和企業應該加強數據隱私和安全的保護，採取措施防止數據泄露和濫用。同時，應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識桐豎。

• 加強數據共享和開放：政府和企業應該加強數據共享和開放的政策和法規建設，促進數據的共享和開放，避免數據孤島的出現。同時，應該加強數據的標准化和規范化，提高數據的可靠性和可用性。

• 加強演算法公正性和透明度：政府和企業應該加強演算法公正性和透明度的保障，確保演算法的公正性和透明度，避免演算法歧視的出現。同時，應該加強演算法的評估和監督，提高演算法的科學性和有效性。

• 加強數據科學家的培養和選拔：政府和企業應該加強數據科學家的培養和選拔，提高數據科學家的專業素養和技能水平，確保數據科學家的獨立襪碰性和客觀性。同時，應該加強數據科學家的職業規劃和發展，提高數據科學家的職業發展和晉升機會。

• 加強數據安全和隱私保護的局好大法律法規建設：政府和企業應該加強數據安全和隱私保護的法律法規建設，提高公眾的數據安全意識和法律意識，加強對數據安全和隱私保護的監管和管理。

總之，應對大數據、人工智慧等新技術帶來的問題需要政府、企業和公眾共同努力，加強數據隱私和安全的保護、數據共享和開放的政策和法規建設、演算法公正性和透明度的保障、數據科學家的培養和選拔、數據安全和隱私保護的法律法規建設等方面的工作。

Ⅷ 大數據帶來的弊端

1、社會安全問題，

2、個人隱私，

3、對於國民經濟的威脅，

4、國家安全利益，

5、秘密保護。

大數據帶來的弊端

1、社會安全問題

中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。

2、個人隱私

人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。

3、對於國民經濟的威脅

堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、國家安全利益

網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。

5、秘密保護

美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。

上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。

Ⅸ 現代大數據技術存在什麼弊端

1、現如今，大數據技術存在最大的兩個弊端就是隱私和限制。
2、大數據技術的利也建立在兩個弊端之中，大數據技術的利大多時候體現出「便利」這兩個字，而「便利」的前提就需要貢獻我們的數據;而很多時候看似大數據非常方便，但它也有諸多的限制，比如你搜索了什麼類型的詞條各類應用接收到這一數據後也只會推送與這個詞條相關的東西，就局限在了這一個范圍內。
3、比起限制，很多人更擔心隱私這一問題。現代人的消遣方式更多的是使用電子設備連接網路來娛樂，比如看劇、看小說、玩游戲、逛某寶、刷某音等等，無論是前面哪一種，我們使用過這些應用的數據都會被接收到後台，從而通過計算又給我們推薦相關的我們可能感興趣的東西。

Ⅹ 大數據存在的安全問題有哪些

【導讀】互聯網時代，數據已成為公司的重要資產，許多公司會使用大數據等現代技術來收集和處理數據。大數據的應用，有助於公司改善業務運營並預測行業趨勢。那麼，大數據存在的安全問題有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據存在的安全問題有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。