① 大数据存在的安全问题有哪些
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
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② 数据在使用、传输、存储过程中，都会有哪些安全隐患有什么好的方法可以解决么
一般的信息安全威胁主要有以下几种：
1：将自己的计算机通过网络交换设备非法接入内部机密网，甚至用直连网线直接与内网计算机网络对接，窃取内网重要数据，并传播病毒；
2：违反规定将内网中的计算机偷偷带出单位接入其他网络
3： 外来移动存储设备直接复制电脑数据
4：拆卸内网计算机硬盘并带出公司
5： 安全软件与研发工具的兼容性：很多安全软件会对研发中的调试和编译造成影响，所以选择安全系统必须重点考察兼容性。
6：USB管理：目前USB设备种类繁多，所使用的通讯协议也各有不同，应对每一种设备都有独立灵活的防范手段。
7： 端口的灵活管理：对于计算机上的各种端口，必须可以全面管控、没有漏洞，同时又不影响正常工作所必须的应用。
8：操作系统平台要求：有些用户需要在linux、UNIX等平台下从事研发工作，而大部分信息安全产品并不支持此类操作系统。
主要的解决方法有：
1：上网安全桌面系统
2：端口管理
3：网络访问控制
4：全盘加密
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