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随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量，大数据安全问题的日益凸显，使得大数据安全成为当前信息安全领域的重要研究课题，与传统数据安全相比，大数据安全面临着更加复杂和严峻的挑战，本文将从数据类型、数据规模、安全风险、安全技术和安全策略等方面对大数据安全与传统数据安全进行比较，并提出相应的融合策略。
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大数据安全与传统数据安全的比较
1、数据类型
传统数据安全主要针对结构化数据，如数据库、文件等，而大数据安全涉及的数据类型更加丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这使得大数据安全在数据类型上面临更大的挑战。
2、数据规模
传统数据规模相对较小，易于管理和防护，而大数据具有海量、高增长和快速变化的特点，使得数据规模呈指数级增长，给数据安全带来巨大压力。
3、安全风险
传统数据安全面临的主要风险包括数据泄露、篡改、损坏等，而大数据安全风险更加多样化，如数据泄露、隐私泄露、数据滥用、恶意攻击等。
4、安全技术
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传统数据安全技术主要包括加密、访问控制、审计等，而大数据安全技术更加复杂，如数据脱敏、数据水印、隐私保护计算、数据加密等。
5、安全策略
传统数据安全策略侧重于数据本身的安全防护，如制定数据安全管理制度、加强数据访问控制等，而大数据安全策略更加注重数据全生命周期安全管理，如数据采集、存储、处理、传输和销毁等环节的安全防护。
大数据安全与传统数据安全的融合策略
1、数据安全管理体系融合
将传统数据安全管理体系与大数据安全管理体系相结合，形成统一的数据安全管理体系，在数据全生命周期中，实施全过程、全方位的安全管理。
2、安全技术融合
将传统数据安全技术与大数据安全技术相结合，形成适应大数据环境的安全技术体系，如采用数据脱敏、数据水印、隐私保护计算等技术，提高数据安全防护能力。
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3、安全策略融合
将传统数据安全策略与大数据安全策略相结合，形成适应大数据环境的安全策略体系，如制定数据安全政策、加强数据访问控制、实施数据安全审计等。
4、安全人员融合
加强数据安全人员的培训和交流，提高其在大数据安全领域的专业素养，建立跨部门、跨领域的数据安全协作机制，提高数据安全防护能力。
大数据安全与传统数据安全在数据类型、数据规模、安全风险、安全技术和安全策略等方面存在较大差异，为应对大数据安全挑战，应将大数据安全与传统数据安全进行融合，形成统一的安全管理体系、安全技术体系和安全策略体系，加强数据安全人员的培训和交流，提高数据安全防护能力，确保大数据安全与经济社会发展相适应。
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