未来大数据安全将面临哪些挑战？
大数据正在渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营、医药、安防、金融、营销等各个领域大放异彩。在互联网和大数据时代，个人隐私数据的泄露会给社会和个人带来巨大的风险和隐患。大数据安全虽然仍然继承了传统数据安全性、机密性、完整性和可用性三大特点，但也有其特殊性。那么未来大数据安全将面临哪些挑战？
大数据安全挑战
一、个人隐私保护
过去，数据是企业的资产，在企业内部和本地环境中使用，流动性不强。因此，数据的个人隐私问题并不突出。然而，在互联网+时代，数据无处不在，各种数据积累形成多元数据关联。不法分子和别有用心的人可以通过多元数据关联分析泄露个人隐私信息，如何有效保护个人隐私是大数据安全面临的首要问题。
二、传统安全措施难以适配
大数据海量、多源、异构、动态的特征导致大数据系统存储结构复杂、开放性、分布式计算和高效精准的服务，这些特殊需求传统安全措施解决不了。
三、跨境数据流动
在这个时代，数据的流动非常重要。全球购物促销活动涉及多个国家，数据的跨境流动是大数据的特殊属性。保护跨境数据安全在法律制度、数据服务外包和打击网络犯罪等方面具有重要意义。
因此，在建立大数据安全标准体系框架时，需要分析安全标准在传统数据的采集、组织、存储、处理等生命周期各个环节的适用性，然后采用符合标准的安全标准。不适合的要修订，缺项的必须增加。未经授权的外部人员恶意侵入信息系统，非法访问隐私数据；数据容易复制，发生数据安全事件后无法有效追溯和审计；大数据需要流动和共享，大量数据的汇聚和传输增加了数据泄露的风险。
四、应用访问控制愈加复杂
在数据库时代，访问控制的应用是通过数据库的访问机制来解决的。每个用户都必须先注册才能访问数据库，然而，在大数据时代，存在大量未知用户和大量未知数据。许多用户不知道他的身份。虽然注册了，但不知道自己是谁，所以无法提前预设角色和角色权限。
五、平台安全机制亟待改进
以前我们用ORACLE数据库，到了大数据时代，大家基于hadoop体系结构。在hadoop体系结构里，用户的身份鉴别和授权访问等安全保障能力比较薄弱。同时开源hadoop的一些组件在使用时没有测试，里面可能存在漏洞和恶意代码，存在人家开的后门。
