大数据的大问题

Ⅰ 大数据面临哪些安全与隐私问题

(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。

Ⅱ 大数据安全问题有哪些

大数据关系到网络信息安全,比较明显的影响主要表现在以下几个方面

一、规模、实时性和分布式处理大数耐念据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。

问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

三、应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重枣冲点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

Ⅲ 大数据带来的弊端

1、社会安全问题，

2、个人隐私，

3、对于国民经济的威胁，

4、国家安全利益，

5、秘密保护。

大数据带来的弊端

1、社会安全问题

中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。

2、个人隐私

人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。

3、对于国民经济的威胁

堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、国家安全利益

网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。

5、秘密保护

美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。

上述就是关于大数据所带来弊端的介绍了，希望能对小伙伴们有所帮助哟。

Ⅳ 大数据十大核心问题

大数据十大核心问题

大数据来了，受益于便宜的硬件存储、强大的计算机技术和云计算技术，企业手中获取了越来越多的数据。对大多数企业来说，数据分析不是可有可无，而是一个生存问题。但是面对大数据，我们有什么问题呢？大数据十大核心问题：
1、大数据的分析模式
大数据分析与传统分析的区别，特点是什么？
2、分析速度
分析速度是否能够跟上数据量和数据格式变化的速度，是否能达到实时分析？
3、多种格式数据的分析技术
声频、视频、图片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存储问题，存储和分析成本
无条件存储，还是有选择性存储？如何进行选择性存储？投入产出比。随着数据量的不断增加，存储技术要不断创新。
5、法律条款的更新
个人隐私，国家机密保护等。数据的归属权问题。我通过开放的数据，分析出了国家机密，是不是违规、犯罪？
6、数据安全和真实性
数据是否会被窃取，篡改，伪造等，如何保护？
7、数据流分析
给进数据，输出分析结果，实时改变，是物联网实用化的基础。如何实现？
8、数据关联性
如何提取关联性数据和有用数据？看起来简单，其实在浩瀚的数据中查找关联性是挺难的。
9、大数据能否引申出科学命题？
例如，骰硬币可以引出概率论。
10、大数据对其他学科的影响
对大数据的分析仅仅是得到分析结果吗？应该说世界上所有的东西都可以归结到数据里。那么我们能由此对世界有更深的了解吗？有了基因数据，人体数据能绘出人体机能吗？

以上是小编为大家分享的关于大数据十大核心问题的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 大数据分析会遇到哪些问题

1.很难获得用户操作行为完整日志

现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。

2.产品缺少中心方针

这需求剖析人员满足的了解产品。产品有了中心方针，拆分用户操作使命和目的，剖析才会有目的，不然拿到一堆数据不知如何下手。比方讲输入法的中心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针能够剖析出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)中心方针。

3.短期内或许难以发挥作用

数据剖析需求不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，或许难以获得其他人物的支撑。

4.将剖析转化为有指导意义的结论或许设计

看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修改皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，依次数据能够调整设置项的层级联系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的能够放置二三级。

5.清晰用户操作目的

功能关于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找或许阐明用户没有通过浏览找到想要的内容，假如用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。

6.考虑到运营需求

之前做过的工具型使用，设计的中心方针是进步操作效率，削减点击次数、等待时间和手指位移等，最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不清晰，大致有浏览、查询、对比和确认方针等四类用户行为，需求兼容用户方针不清晰情况下操作，引导用户选择的一起还要在过程中展示更多的内容，刺激用户点击。

关于大数据分析会遇到哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅵ 大数据安全面临哪些风险及如何防护

现如今大数据已经逐渐改变了我们的生活方式，成为必不可少的存在，在我们享野首受大数据给我们带来的便利时，安全性无论对于企业还是个人都是必须要解决的重大课题。

总结大数据面临的三大风险问题如下

1.个人隐私问题凸显

例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。

2.数据准确与权威性

大数据通过各种渠道获取大量数据进行计算分析，企业通常直接通过分析结果进行支持决策，有时候企业只看结果，却忽略了源头数据的准确性，不准确的数据直接影响大数据分析的结果和企业的利益，错误的指导会对企业带来一定的风险与损失。

3.基础设施维护压力

数据量越大，对基础设施的性能要求就越高，同样对于网络的安全、恢复、防范依赖性就越强，一定程度上对企业设施安全的维护造成了压力，基础设施建设不完善、维护不到位，抱有没出问题就得过且过的态度，时刻面临被攻击的危险可能。

针对上述问题的防护措施如下

1.对用户早脊哗而言

虽然在互联网时代下要完全保护自己的隐私是比较困难的，但也要加强自身信息的防范意识。注册账号时，遵循最少原则，不要随意泄露敏感信息，降陆行低隐私信息被泄露的危险；

2.对企业而言

加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。其次全方位实时监控、审计、防护，防止敏感数据泄露、丢失，确保数据风险可控，并不断通过体系化的大数据安全评估，形成数据安全治理的闭环管理；

3.对政策而言

应该加强对数据信息的保护，对数据的使用进行一定的监管与限制，对非法盗用、滥用数据信息者严惩，之后加强对技术安全研发使用的推广与实施，保证数据安全，加强对数据治理的力度。

大数据时代的到来，可以为我们的生活带来切实的利益，行业的数据规范正在建立并逐步趋于完善，对于我们来说，既不要因为安全风险问题而排斥大数据，也不要疏忽于对个人/企业信息的保护，合理看待和利用大数据，让其发挥真正的价值。

Ⅶ 大数据会带来哪些问题

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

Ⅷ 大数据发展遇到的困境

大数据的理念已经被追捧多年，但是还远未达到人们想象的完全实用的程度。大数据的发展受阻主要表现在以下几个方面:

1.数据基础的缺失

大数据发展的前提条件是要有丰富的数据源，对于制造业，IT行业数据化程度比较高，虽然缺少资源共享和信息交换，但至少可以在公司内部探索和尝试。

但对于教育，医疗行业数据化程度还是远远落后于大数据时代的需求。单从患者的角度考虑，自己在各个医院的病例和居家检测的医学数据。如果将这些数据利用起来，就会遇到数据源不算，数据格式不统一，隐私问题等等。

2.数据孤岛之踵

不同的数据源独立存在，不能够互相共享，形成了一个个数据孤岛。

政府部门缺乏数据开放的动力，由于其掌握的数据有一定的敏感性而趋于保守态度。比如税务部门的个人纳税信息会涉及到个人隐私，公安部门的监控信息更是涉及到个人的人身安全问题。

各大企业不会随便开放自身有价值的数据，因为它有巨大的商业价值，也关系到企业的生死存亡。比如搜索引擎，谷歌的搜寻效果比其他的好，其实他们的技术差别不大。真正的差异是谷歌的数据量大，能够找到最佳的搜索策略。而其他的搜索引擎则相反，从而造成恶性循环。

即使没有商业竞争，企业也会尽量独占数据。比如航空公司的航班晚点，他不会提前通知，而会出于商业利益选择在乘客登记结束后广播通知。

3.难以突破创新的瓶颈

对于相应行业数据垄断的大企业，利用自身垄断地位阻碍创新使垄断地位更加坚固。搜索引擎就是一个很好的案例，还有某互联网公司利用资源优势模仿竞争对手的创新产品，并且挤垮对手。

4.个人隐私

个人信息越来越多的被别人掌握，我们既不能阻止，也不知道会产生怎样的后果。一方面，我们的虚拟世界和实际生活轨迹可以通过大数据洞察一切，预测我们的行为。另一方面，作为数据的主人，却不知道数据如何被记录，流向哪里，被谁利用，这个过程我们一无所知。

大数据的发展需要解决个人隐私问题。一方面不能被无限制的使用，每个人都有对个人隐私有知情权，拒绝的权利。另一方面需要将个人隐私数据找到安全，可靠的方法共享，这样大数据才能够发展。

5.其他方面

数据的泛滥，盲目的崇拜等

Ⅸ 现代大数据技术存在什么弊端

1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。
2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中，大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字，而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便，但它也有诸多的限制，比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会推送与这个词条相关的东西，就局限在了这一个范围内。
3、比起限制，很多人更担心隐私这一问题。现代人的消遣方式更多的是使用电子设备连接网络来娱乐，比如看剧、看小说、玩游戏、逛某宝、刷某音等等，无论是前面哪一种，我们使用过这些应用的数据都会被接收到后台，从而通过计算又给我们推荐相关的我们可能感兴趣的东西。

Ⅹ 大数据可以解决的问题有哪些

大数据具体可以分为数据采集、数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度、数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分让禅析相当于画地为牢。

可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能、物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。

总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大配消数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪坦卖尘些不能解决的问题。