名义上，访问控制使大数据更加安全但是，随着组织使用大量数据，增加复杂的控制面板可能变得更加微妙，并可能为更多潜在漏洞打开门户3分散的框架 使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析例如，Hadoop是一种开放；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；据IBM公布的报告显示，2020年数据泄露事件给企业造成的平均损失达386万美元，数据安全问题亟待解决因此，针对教育大数据的安全保护立法必不可少三各方责任不明确教育大数据的采集存储处理和使用涉及到多个主体，包括教育。

从两个方面说下这个安全问题1数据泄露，这是最常见的安全问题作为普通个人，需要注意如下几点1不要随意浏览赌博色情网站注册账号安装软件甚至使用破解软件，其中很可能包含木马或者钓鱼程序，一定要清楚自己的；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；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二嵌入式安全在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级易用性和分析功能上只有很少的功能用于增加安全功能#160。

如何保护大数据安全已成为一个重要的问题本文将探讨如何建立完善的数据安全体系来保护大数据一加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果因此，对大数据进行有效的权限控制。