随着大数据技术的不断发展，数据的价值逐渐体现出来，所以很多企业更加重视数据采集，包括建立更多的数据采集渠道，增加数据采集的维度等。，但同时也引发了对数据安全(数据泄露)的担忧。之前一些企业的数据泄露问题受到了广泛关注。
在当前的大数据时代，数据收集将难以避免，因此如何保证数据的安全性是必须认真面对的关键问题，关系到大数据技术能否成功应用。也可以说，如果大数据的安全问题解决不了，大数据技术肯定走不远，会影响一系列技术的发展，包括物联网、云计算、人工智能等。，而这些技术也将对工业互联网的发展起到关键作用。
大数据的安全需要面对各种威胁。构建安全的大数据环境，需要从以下几个方面入手:
第一:技术手段。技术是解决大数据安全问题的第一道防线。如果技术手段能够足够完善，数据安全问题将在很大程度上得以避免。通过技术手段保证数据安全有三种方式。一个是数据访问边界的控制，要通过设置权限来完成。二是数据加密，保证数据在传输过程中不会泄露；第三，在数据应用过程中要限定应用边界，比如边缘计算在本地完成数据处理等等。
第二:管理手段。管理手段是防止数据泄露的关键环节，完善的数据管理系统可以避免大量的数据泄露风险。对于有数据的企业，在制定数据管理制度时要注意数据的分级管理模式，对不同的数据进行分区分级管理。
第三:法律法规。法律手段是保证数据安全的压舱石。随着相关法律法规的逐步明确，数据泄露问题将得到根本遏制。
我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
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