『壹』 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。
『贰』 中高风险大数据推送啥意思
中高风险大数据推送指的是但凡与外界发生接触或者说是数据交换，一定程度上都会留下我们特有的痕迹，通过大量的数据综合进行分析，便能够确定出你近期的行踪路线。
大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理，大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
对于大数据这个事情需要辩证的来看，运用得当将会给我们的生活带来极大的便利，运营不当甚至是失控将会导致个人信息泄露。
『叁』 大数据风险管理:
大数据作为21世纪的“钻石矿”，对于互金行业的重要性已经不言而喻，大数据技术在风险控制领域的应用非常广泛。很多人可能会认为:只要数据量“大”，数据维度“多”，就会有最强大的风控体系和行业最低的坏账率。而事实上，做大数据风险控制是一件非常细致的事情，拥有数据并不意味着拥有一切，重要的不单是数据本身，分析、处理和应用这些数据才更有价值的。
传统的信贷风险控制模型里，贷前、贷中、贷后，三个过程中，贷前是审查中最具价值的，而对贷中、贷后环节的重视程度相对较低。而大数据除了可以帮助互联网金融企业做好传统的贷前审核，还可以通过大数据技术，对数据维度和数据特征进行充分的处理，在贷中、贷后环节更具深度更具广度地做好风险控制。
例如，金融机构使用大数据来监控某一地区的企业经营状况。如果在一段时间内出现异常，该机构将派人调查原因，这个方法是常见的传统风控方法。但是大数据的便利,除了减少劳动力成本,更重要的是,通过大数据多维度的交叉核验，行为数据异常分析，可以发掘更多的判断依据，然后监测预警。
智眼现金贷系统搭载的AI大数据智能风控通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，将识别异常交易的速度缩短到‘亚秒’级，可以在欺诈交易发生同时就能够做出判断，直接拦截异常交易。
大数据可以给出结论，但给不了解释，只有把数据通过可视化效果呈现出来，并对其进行分析，才能找出真正的答案。我们面对复杂的数据问题时，首先把数据关联起来，再利用人工智能、机器学习等各种算法，从数据的视角洞察消费生活的方方面面，打造精准合理的数据分析结果。
机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，惊蛰智能风控引擎拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。因此，做好大数据风险控制是一件非常细致的事情。它的秘密不在于数据本身，而在于对数据的理解分析，这个就非常需要专业人士处理，不是一个软件开发程序员，一个金融专业的人能解决的，需要综合性人才，对金融，互联网，企业管理和法律会计知等比较了解，一定要有实操风控经验，至少7年以上。
1，为什么需要大数据做风控：因为小贷公司无法上传人行征信，也无法查询人行征信，只能通过其他数据辅助判断。
2，定义“欺诈”的概念，然后做反欺诈。欺诈每个公司定义不一样，当然后续的反欺诈措施就不一样的。我个人认为的欺诈有以下几个方面：1，身份欺诈，就不是本人申请的，冒用别人身份申请的。2，不管他有没有还款能力，但是没有还款意愿的群体，说白了就是那些撸贷专业户，他们有些人可能很有钱但就是不还。因为不上人行征信，所以有些人敢不还。
剩余的群体就包含了有还款意愿也有还款能力的正常群体和有还款意愿但没还款能力的群体。
3，风控要做什么：
我认为风控主要做反欺诈即可，也就是把控好上述欺诈定义里的两点，第一点是比较容易的一点，这里就不多说了，技术比较成熟了。但是第二点就很难去把控。
所以互联网小贷公司会找一些大数据公司通过各种技术和渠道获取到很多很多信息，例如你的公积金，社保，电商，网上行为轨迹，火车航班记录，学信网，其他贷款记录（多头记录），通话记录，通话详单，通讯录，甚至短信（现在已经获取不到了）等等，几乎你能想到的个人隐私他们都能想办法得到。但是，这么花里胡哨，有用么？
很多申请人会伪装，就像有些人面试的时候很牛逼，真正一到公司里却连试用期都过不了就被淘汰了，这就是因为他在面试的时候伪装了，或许夸大了自己能力，也可能虚构了自己的经验等等。贷款申请人也一样，专业的撸贷人经过多次申请测试，基本能探清楚你设置的一些拦截规则，也知道你们小贷公司想给哪些人群放贷，他们就针对性的去伪装。这就是为什么有些公司明明使用了很多大数据，并且将一些有用的字段入了模，KS还挺高，但最后不良率还是那么高的一个原因。
而且，现在谁还没有支付宝和微信账号？真正有借款需求，有还款意愿的好人，基本都很在乎借款利率的高低，他们第一选择都是借呗和微粒贷（银行或信用卡的现金贷这里就不说了），而被借呗和微粒贷淘汰的人群才会流入普通小贷。
南方航空的大数据管理，一些平台公司的大数据管理都是有缺陷的，做大数据的人，也没有专业的法律和金融常识，就进入这个领域负责风险管理，水平有限，当然和这个公司收入来源有直接的关系，企业主要盈利是接受外包数据。
一家企业的风险管理是否健全，主要看这个公司对财务和法律的重视以及管理这个法务部财务部或者合规部风险管理部门的负责人的水平和公司的执行董事的能力。
『肆』 想要查询详细的综合风险及大数据在哪里查
目前，查询个人网贷大数据报告的话，在微信就能查询到，查询的比较全面详细，并且还很安全方便，不会造成隐私泄露。
在微信里查找：深查数据。
点击查询，即可查看到我们的网贷数据报告，网贷申请记录，网黑指数分以及命中风险提示等重要数据信息。
『伍』 大数据安全层面的风险
外部非授权人员对信息系统进行恶意入侵,非法访问隐私数据。
大数据平台中，B域、M域、O域及DPI信令等各类数据集中存储，一旦发生安全事件则可涉及海量客户敏感信息及公司数据资产。
大数据多部署在云环境晌缓中，由于存储、计算的多层面虚拟化，带来了数据管理权与所有权分离，网络边界模糊等新问题。
大数据平台多使用Hadoop、Hive、第三方组件等开源软件，这些软件设计初衷是为了高效数据处理，系统性安全功能相对缺乏宴敬模，安全防护能力远远滞后业务发展，存在安全漏洞。
敏感数据跨部门、跨系统留存，任一单位或系统安全防护措施不当，均可能发生敏感数据泄漏，造成“一点突破、全网皆稿闷失”的严重后果。
『陆』 如何利用大数据防范金融风险
1、征信大数据挖掘： 互联网海量大数据中与风控相关的数据。在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。 2、风控运营： 贷前营销：帆没 1、已有客户开发、新客户开发； 2、预审批、申请评分； 3、预审批，客户准入、预授信额度估算。 贷中审批： 1、欺诈甄别、反欺诈液此监测； 2、申请再评分； 3、授信审批； 4、贷款定价。 贷后管理： 1、行为评分模型； 2、额度管理； 3、风险预警、预态埋纳催收； 4、催收评分、催收策略。
『柒』 大数据安全层面的风险主要包括
大数据在应用和存储中存在着一系列安全风险，包括以下几个层面：
数据泄露风险：大数据的存储和传输，容易面临数据泄露的风险。这些数据可能是敏感性数据，如个人身份信息、财务信息、医疗记录等。
数据完整性风险：大数据存储和传输中，数据可能会遭受损坏、篡改或丢失，因此需要采取保护措施，保证大数据的完整性。
权限管理风险：“大数据时代”涉及众多数据源，管理人员要对各类数据源的权限进行仔细的分析和考虑，设置合适的权限，避免数据泄漏、篡改等风险。
命令注入风险：黑客利用安全漏洞，通过构造特殊的输入进行攻击，从而在系统内执行恶意命令，造成系统瘫痪、用户数据丢失等风险。
恶意软件攻击：恶意软件是指那些被创建来入侵计算机、网络或移动设备的软件，通过恶意指令来获取敏感数据，窃取隐私信息，或者破坏系统的完整性。
供应链风险：大数据往往依赖于云服务、第三方应用等，这些供应商存在安全问题时，会直接影响大数据的安全。
数据处理风险：大数据可能存在各种数据处理问题，如特征选择错误、处没烂理数据集不准确、应用算法核闭缺陷等，从而导致大数据的隐私和安全问题。
这些安全风险需要引起我们的注意，企业或个人在使用、处理与存储大数据时，应制定安全策略和措施，加强数据管理与安枯氏漏全运维，从而有效地缓解数据的安全风险。