随着信息技术的高速发展，大数据已经应用于生活的方方面面。并且随着数据价值的不断增长和规模的扩大，大数据技术的应用不仅可以改变人们的生产和生活方式，还能提高工作效率和质量。在大数据的时代背景之下，数据安全问题成为公众关注的重点。通过对大数据的详细分析，将其看作为个人、社会和国家发展的重要资源，在庞大的大数据信息当中注重对信息安全问题的解决，才能够应用大数据的优势，提高各行各业生产发展的水平。
一、大数据时代数据安全的新特点与新要求
（一）大数据时代数据安全的新特点
大数据技术的应用过程中存在一些系统性特点和问题。首先，由于系统软件可能存在漏洞，大数据系统容易成为黑客入侵的目标，给数据信息的应用安全带来风险。因此，必须提升数据的风险防范能力，保障数据信息的安全。其次，大数据系统的开放性导致信息资料共享程度较高，但在数据信息交换的过程中也会面临风险。
（二）大数据时代数据安全的新要求
为了应对大数据时代中数据安全的特点，以下一些要求必须遵守。首先，加强制度保障。大数据时代的到来对数据安全提出了更高的要求，为了确保数据的安全性，企业必须制定相应的安全防护措施，防止系统被入侵的风险。这不仅涉及保护系统硬件的安全，还包括保护系统软件的安全。其次，加强数据安全保护。如果相关数据遭受问题，将会对整个大数据系统产生影响。因此，在使用大数据技术时，应进一步提高数据的安全性。企业在应用大数据技术时，不仅要关注数据应用的安全，还应该建立适当的管理体系，并做好数据备份和恢复工作，以提高对数据应用风险的防范能力。
二、基于大数据技术的数据安全分析
（一）建立可靠的数据储存保障体系，对数据进行结构化管理
我国大数据的使用还存在许多的问题，当前无论是储存还是处理，都以服务的形式为主，社会各界人群所需要的大数据功能要求不同，满足不同人群的需求，也是大数据未来努力的方向。大数据主要使用虚拟储存技术，从而达到数据储存处理的目的。通过有效优化各项工作流程，对大数据信息资源的安全储存进行保障，也可真正实现大数据的各项功能。数据信息在资源的传递和相关数据信息的隔离与恢复等过程中其内容会以几何倍数的方式快速累加，导致整个系统的结构非常复杂。通过对数据内容进行结构化的管理，可使整个系统的安全性能得到保障，同时有助于挖掘相关数据内容背后的信息价值。
（二）提升人员素质
为了有效提升大数据技术的应用安全，需要加强人员素质，提升数据风险防范能力。首先，应为员工提供适合工作的环境，并营造激励氛围。同时制定有针对性的培训方案，注重培训理念转变，创新培训工作。第二，应优化人员培训的流程和内容，尽量减少过时的培训内容，注重引入新知识和方法。这样不仅可以提升培训水平，还能激发员工学习的积极性，增强培训效果，从而更好地进行大数据安全管理工作。第三，应重视对大数据技术知识和技能的培训，以信息化大数据安全管理为目标，帮助员工了解信息化管理知识，提升大数据安全管理水平。同时，在培训过程中，可以运用互联网的方式进行培训工作，通过多媒体教学创造趣味性的学习情境，并搜索丰富的大数据安全管理案例，帮助员工拓展大数据安全管理方面的知识和技能，有助于提升大数据安全管理水平。
（三）完善数据管理处置体系，建立异构数据库安全系统
传统的数据库在管理时通常对个人账户、目标数据库等进行操作，从而下发许可授权等等过程。通过借助异构数据库以及安全系统建设的各项技术形式，可以使计算机系统的结构、操作系统的结构和数据库的管理工作能够达到不断更新的目的，也让整个系统结构的建设具备开放性的特征。通过对全局范围的身份验证，有效处理局部访问行为，也可达到对各项数据内容进行安全控制的目的。同时，异构数据库在安全系统建设时，还需要加强对审核技术的应用，要重点关注安全性的保障工作。
（四）规范化操作计算机技术
在大数据时代背景之下，数据信息量逐渐增加，为了能够挖掘海量的数据信息内容，还需灵活使用大数据技术。要让信息系统的相关安全管理工作者能够不断更新系统，提高系统的安全防护能力，在进行技术操作的过程中也要提高各项管理工作者和业务工作人员的专业能力，使其在定期进行技术培训的基础之上拥有信息安全保障的意识和技术操作的能力。同时，日常进行数据和信息的安全保障时，也要落实责任制度，提高数据信息的安全防护水平。通过加强信息安全管理工作，构建病毒防护机制，使工作人员能够熟练操作相关专业技术来达到数据信息保障和相关功能运作的目的，也可充分发挥大数据技术的优势，提高各项工作的水平。例如，借助生物识别技术、人脸或指纹识别技术等等内容来达到系统安全防护的目的。
三、结语
总而言之，人类文明已经在不断发展的过程中，进入大数据时代，然而大数据时代除了给人们带来生活和工作上的便捷之外，还容易产生各类数据安全问题。为了能够有效解决数据安全问题，使大数据技术可以对人类持续性的发展和文明的推进带来帮助，还需提高大数据技术的质量和健康程度。要着重处理在各类数据安全控制中的问题，从而达到对数据内容进行有效保护的目的，发挥大数据的最大使用价值，让整个数据库和信息系统更具安全性和可靠性。
参考文献：
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