?集中式密钥管理：集中式密钥管理多年来一直是安全最佳实践。它同样适用于大数据环境，尤其是那些地理分布广泛的环境。最佳实践包括策略驱动的自动化、日志记录、按需密钥交付以及从密钥使用中抽象出密钥管理。
　　
　　?用户访问控制：用户访问控制可能是最基本的网络安全工具，但由于管理开销可能非常高，许多企业实施最小的控制。这在网络层面已经足够危险，对大数据平台来说可能是灾难性的。强大的用户访问控制需要一种基于策略的方法，可以根据用户和基于角色的设置自动访问。策略驱动的自动化管理复杂的用户控制级别，例如保护大数据平台免受内部攻击的多个管理员设置。
　　
　　?入侵检测和防御：入侵检测和防御系统是安全的主力军。这并不会降低它们对大数据平台的价值。大数据的价值和分布式架构有助于入侵尝试。IPS使安全管理员能够保护大数据平台免受入侵，如果入侵成功，入侵检测系统（IDS）会在入侵造成重大破坏之前对其进行隔离。
　　
　　?物理安全：不要忽视物理安全。当企业在自己的数据中心部署大数据平台或仔细围绕云计算提供商的数据中心安全性进行尽职调查时，只需要构建它。物理安全系统可以拒绝陌生人或在敏感区域没有业务的员工访问数据中心。视频监控和安全日志也会这样做。
　　
　　大数据安全公司
　　
　　数字安全是一个巨大的领域，有着成千上万的供应商。鉴于其高技术挑战和可扩展性要求，大数据安全是一个相当小的领域。然而，大数据所有者希望获得有价值的就业机会，供应商正在做出回应。以下是几家具有代表性的大数据安全公司。