『壹』 大數據安全面臨哪些風險及如何防護
現如今大數據已經逐漸改變了我們的生活方式，成為必不可少的存在，在我們享野首受大數據給我們帶來的便利時，安全性無論對於企業還是個人都是必須要解決的重大課題。
總結大數據面臨的三大風險問題如下
1.個人隱私問題凸顯
例如大數據中的精準營銷定位功能，通常是依賴於高度採集個人信息，通過多種關聯技術分析來實現信息推廣，精準營銷。企業會掌握用戶大量的數據，不排除隱私部分的敏感數據，一旦伺服器遭到不法分子攻擊導致數據泄露，很可能危及用戶的隱私、財產甚至是人身安全。
2.數據准確與權威性
大數據通過各種渠道獲取大量數據進行計算分析，企業通常直接通過分析結果進行支持決策，有時候企業只看結果，卻忽略了源頭數據的准確性，不準確的數據直接影響大數據分析的結果和企業的利益，錯誤的指導會對企業帶來一定的風險與損失。
3.基礎設施維護壓力
數據量越大，對基礎設施的性能要求就越高，同樣對於網路的安全、恢復、防範依賴性就越強，一定程度上對企業設施安全的維護造成了壓力，基礎設施建設不完善、維護不到位，抱有沒出問題就得過且過的態度，時刻面臨被攻擊的危險可能。
針對上述問題的防護措施如下
1.對用戶早脊嘩而言
雖然在互聯網時代下要完全保護自己的隱私是比較困難的，但也要加強自身信息的防範意識。注冊賬號時，遵循最少原則，不要隨意泄露敏感信息，降陸行低隱私信息被泄露的危險；
2.對企業而言
加強數據安全管理，實現數據的治理與清洗，從源頭保證數據的一致性、准確性。首先升級基礎伺服器環境，建立多重防護、多級互聯體系結構，確保大數據處理環境可信度。其次全方位實時監控、審計、防護，防止敏感數據泄露、丟失，確保數據風險可控，並不斷通過體系化的大數據安全評估，形成數據安全治理的閉環管理；
3.對政策而言
應該加強對數據信息的保護，對數據的使用進行一定的監管與限制，對非法盜用、濫用數據信息者嚴懲，之後加強對技術安全研發使用的推廣與實施，保證數據安全，加強對數據治理的力度。
大數據時代的到來，可以為我們的生活帶來切實的利益，行業的數據規范正在建立並逐步趨於完善，對於我們來說，既不要因為安全風險問題而排斥大數據，也不要疏忽於對個人/企業信息的保護，合理看待和利用大數據，讓其發揮真正的價值。
『貳』 中高風險大數據推送啥意思
中高風險大數據推送指的是但凡與外界發生接觸或者說是數據交換，一定程度上都會留下我們特有的痕跡，通過大量的數據綜合進行分析，便能夠確定出你近期的行蹤路線。
大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理，大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
對於大數據這個事情需要辯證的來看，運用得當將會給我們的生活帶來極大的便利，運營不當甚至是失控將會導致個人信息泄露。
『叄』 大數據風險管理:
大數據作為21世紀的「鑽石礦」，對於互金行業的重要性已經不言而喻，大數據技術在風險控制領域的應用非常廣泛。很多人可能會認為:只要數據量「大」，數據維度「多」，就會有最強大的風控體系和行業最低的壞賬率。而事實上，做大數據風險控制是一件非常細致的事情，擁有數據並不意味著擁有一切，重要的不單是數據本身，分析、處理和應用這些數據才更有價值的。
傳統的信貸風險控制模型里，貸前、貸中、貸後，三個過程中，貸前是審查中最具價值的，而對貸中、貸後環節的重視程度相對較低。而大數據除了可以幫助互聯網金融企業做好傳統的貸前審核，還可以通過大數據技術，對數據維度和數據特徵進行充分的處理，在貸中、貸後環節更具深度更具廣度地做好風險控制。
例如，金融機構使用大數據來監控某一地區的企業經營狀況。如果在一段時間內出現異常，該機構將派人調查原因，這個方法是常見的傳統風控方法。但是大數據的便利,除了減少勞動力成本,更重要的是,通過大數據多維度的交叉核驗，行為數據異常分析，可以發掘更多的判斷依據，然後監測預警。
智眼現金貸系統搭載的AI大數據智能風控通過機器學習及人工智慧處理技術，採用最前沿的建模演算法等，將識別異常交易的速度縮短到『亞秒』級，可以在欺詐交易發生同時就能夠做出判斷，直接攔截異常交易。
大數據可以給出結論，但給不了解釋，只有把數據通過可視化效果呈現出來，並對其進行分析，才能找出真正的答案。我們面對復雜的數據問題時，首先把數據關聯起來，再利用人工智慧、機器學習等各種演算法，從數據的視角洞察消費生活的方方面面，打造精準合理的數據分析結果。
機器學習是人工智慧的核心能力之一，作為一個人工智慧系統，驚蟄智能風控引擎擁有極強的機器學習能力，可以隨著用戶行為對應人數的增加，不斷調整策略，持續迭代模型，定期進行優化調整。因此，做好大數據風險控制是一件非常細致的事情。它的秘密不在於數據本身，而在於對數據的理解分析，這個就非常需要專業人士處理，不是一個軟體開發程序員，一個金融專業的人能解決的，需要綜合性人才，對金融，互聯網，企業管理和法律會計知等比較了解，一定要有實操風控經驗，至少7年以上。
1，為什麼需要大數據做風控：因為小貸公司無法上傳人行徵信，也無法查詢人行徵信，只能通過其他數據輔助判斷。
2，定義「欺詐」的概念，然後做反欺詐。欺詐每個公司定義不一樣，當然後續的反欺詐措施就不一樣的。我個人認為的欺詐有以下幾個方面：1，身份欺詐，就不是本人申請的，冒用別人身份申請的。2，不管他有沒有還款能力，但是沒有還款意願的群體，說白了就是那些擼貸專業戶，他們有些人可能很有錢但就是不還。因為不上人行徵信，所以有些人敢不還。
剩餘的群體就包含了有還款意願也有還款能力的正常群體和有還款意願但沒還款能力的群體。
3，風控要做什麼：
我認為風控主要做反欺詐即可，也就是把控好上述欺詐定義里的兩點，第一點是比較容易的一點，這里就不多說了，技術比較成熟了。但是第二點就很難去把控。
所以互聯網小貸公司會找一些大數據公司通過各種技術和渠道獲取到很多很多信息，例如你的公積金，社保，電商，網上行為軌跡，火車航班記錄，學信網，其他貸款記錄（多頭記錄），通話記錄，通話詳單，通訊錄，甚至簡訊（現在已經獲取不到了）等等，幾乎你能想到的個人隱私他們都能想辦法得到。但是，這么花里胡哨，有用么？
很多申請人會偽裝，就像有些人面試的時候很牛逼，真正一到公司里卻連試用期都過不了就被淘汰了，這就是因為他在面試的時候偽裝了，或許誇大了自己能力，也可能虛構了自己的經驗等等。貸款申請人也一樣，專業的擼貸人經過多次申請測試，基本能探清楚你設置的一些攔截規則，也知道你們小貸公司想給哪些人群放貸，他們就針對性的去偽裝。這就是為什麼有些公司明明使用了很多大數據，並且將一些有用的欄位入了模，KS還挺高，但最後不良率還是那麼高的一個原因。
而且，現在誰還沒有支付寶和微信賬號？真正有借款需求，有還款意願的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他們第一選擇都是借唄和微粒貸（銀行或信用卡的現金貸這里就不說了），而被借唄和微粒貸淘汰的人群才會流入普通小貸。
南方航空的大數據管理，一些平台公司的大數據管理都是有缺陷的，做大數據的人，也沒有專業的法律和金融常識，就進入這個領域負責風險管理，水平有限，當然和這個公司收入來源有直接的關系，企業主要盈利是接受外包數據。
一家企業的風險管理是否健全，主要看這個公司對財務和法律的重視以及管理這個法務部財務部或者合規部風險管理部門的負責人的水平和公司的執行董事的能力。
『肆』 想要查詢詳細的綜合風險及大數據在哪裡查
目前，查詢個人網貸大數據報告的話，在微信就能查詢到，查詢的比較全面詳細，並且還很安全方便，不會造成隱私泄露。
在微信里查找：深查數據。
點擊查詢，即可查看到我們的網貸數據報告，網貸申請記錄，網黑指數分以及命中風險提示等重要數據信息。
『伍』 大數據安全層面的風險
外部非授權人員對信息系統進行惡意入侵,非法訪問隱私數據。
大數據平台中，B域、M域、O域及DPI信令等各類數據集中存儲，一旦發生安全事件則可涉及海量客戶敏感信息及公司數據資產。
大數據多部署在雲環境晌緩中，由於存儲、計算的多層面虛擬化，帶來了數據管理權與所有權分離，網路邊界模糊等新問題。
大數據平台多使用Hadoop、Hive、第三方組件等開源軟體，這些軟體設計初衷是為了高效數據處理，系統性安全功能相對缺乏宴敬模，安全防護能力遠遠滯後業務發展，存在安全漏洞。
敏感數據跨部門、跨系統留存，任一單位或系統安全防護措施不當，均可能發生敏感數據泄漏，造成「一點突破、全網皆稿悶失」的嚴重後果。
『陸』 如何利用大數據防範金融風險
1、徵信大數據挖掘： 互聯網海量大數據中與風控相關的數據。在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。 2、風控運營： 貸前營銷：帆沒 1、已有客戶開發、新客戶開發； 2、預審批、申請評分； 3、預審批，客戶准入、預授信額度估算。 貸中審批： 1、欺詐甄別、反欺詐液此監測； 2、申請再評分； 3、授信審批； 4、貸款定價。 貸後管理： 1、行為評分模型； 2、額度管理； 3、風險預警、預態埋納催收； 4、催收評分、催收策略。
『柒』 大數據安全層面的風險主要包括
大數據在應用和存儲中存在著一系列安全風險，包括以下幾個層面：
數據泄露風險：大數據的存儲和傳輸，容易面臨數據泄露的風險。這些數據可能是敏感性數據，如個人身份信息、財務信息、醫療記錄等。
數據完整性風險：大數據存儲和傳輸中，數據可能會遭受損壞、篡改或丟失，因此需要採取保護措施，保證大數據的完整性。
許可權管理風險：「大數據時代」涉及眾多數據源，管理人員要對各類數據源的許可權進行仔細的分析和考慮，設置合適的許可權，避免數據泄漏、篡改等風險。
命令注入風險：黑客利用安全漏洞，通過構造特殊的輸入進行攻擊，從而在系統內執行惡意命令，造成系統癱瘓、用戶數據丟失等風險。
惡意軟體攻擊：惡意軟體是指那些被創建來入侵計算機、網路或移動設備的軟體，通過惡意指令來獲取敏感數據，竊取隱私信息，或者破壞系統的完整性。
供應鏈風險：大數據往往依賴於雲服務、第三方應用等，這些供應商存在安全問題時，會直接影響大數據的安全。
數據處理風險：大數據可能存在各種數據處理問題，如特徵選擇錯誤、處沒爛理數據集不準確、應用演算法核閉缺陷等，從而導致大數據的隱私和安全問題。
這些安全風險需要引起我們的注意，企業或個人在使用、處理與存儲大數據時，應制定安全策略和措施，加強數據管理與安枯氏漏全運維，從而有效地緩解數據的安全風險。