❶ 大數據技術,主要涉及哪些安全問題
1、用戶名&口令&撞庫&詐騙&釣魚
這幾點主要放在一起，因為都與資料庫泄露相關。當手上的資料庫積累到一定程度的時候，大部分人的曾用密碼或現用密碼都能查的到，包括身份證信息。所以很多時候盜號之類的攻擊是根本就不需要 什麼特殊的技巧，直接找資料庫販子買數據即可了。這也是為什麼現在支付寶和QQ微信這類的廠商會弄風控的原因，登錄個號需要密碼，簡訊驗證碼的多重驗證，需要驗證你是不是在常用地址登錄，是不是在常用電腦登錄等。
2、抓雞&應急響應
當0day爆發的時候，手上有積累了域名/IP/服務數據的就可以瘋狂的來一發了，當初心臟出血的時候有人跑爆了好多硬碟，最近無論是st2還是魔法圖片從烏雲首頁就能看出，都是平時有積累一些資源的人可能就能趕在企業應急響應之前玩一把。像zoomeye和nosec還有國外的shodan這種的本質就是收集和分析了大量的數據。
3、規則分析
根據已有的一些漏洞庫，分析規則，就很有可能發現一些新的漏洞。比起當初像一個無頭蒼蠅去找漏洞的時代還是要簡單些。包括掃描器規則，積累的越多就能發現越多的漏洞。
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❷ 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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❸ 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。