大数据安全一直是人们关注的问题，因为大数据的项目部署是网络攻击者的重要目标。勒索软件攻击可能会使企业的大数据部署受到勒索要求的影响。更糟糕的是，未经授权的用户可能会访问和窃取大数据以出售有价值的信息，使受害者损失惨重。网络攻击者可以将企业存储的人们的信息传播给未经授权的买家，可能会受到监管机构的罚款和判决，也可能会受到巨大的声誉损失。
　　
　　保护大数据平台需要结合传统的安全工具、新开发的工具集和智能流程，以在大数据平台的生命周期内监控安全性。
　　
　　大数据的安全概述
　　
　　大数据安全的使命非常明确：企业可以通过防火墙、强大的用户身份验证、最终用户培训以及入侵保护系统(IPS)和入侵检测系统(IDS)阻止未经授权的用户和入侵。如果有人确实获得了访问权限，需要加密其传输中和静止数据。
　　
　　这听起来像是企业采用网络安全策略。然而，大数据环境将增加另一层安全性，因为安全工具必须在网络中并非全部存在的三个数据阶段运行。它们是：（1）数据入口（输入的内容），（2）存储的数据（存储的内容），（3）数据输出（输出到应用程序和报告的内容）。
　　
　　?第1阶段：数据源。大数据源来自各种来源和数据类型。仅用户生成的数据就可以包括客户关系管理（CRM）或企业资源管理（ERM）数据、交易和数据库数据以及大量非结构化数据，例如电子邮件或社交媒体帖子。除此之外，企业还拥有整个机器生成的数据，包括日志和传感器。因此需要在从源到平台的传输过程中保护这些数据。