大数据业务流程安全防护面临的问题有什么

大数据业务流程安全防护面临的问题有：

• 在数据采集阶段:系统可能会将用户的关键隐私数据采集并流转至系统的非信任区域，并因此失去对这些关键数据的控制，导致用户隐私数据泄露等安全风险。

• 在数据存储阶段:由于用户的所有关键数据的明文存储，因此很可能存在数据被盗用、滥用情况，导致用户隐私信息泄露。

• 在数据挖掘阶段:对用户数据分析结果使用的不可控性，在数据挖掘分析中会存在数据非授权访问，并且在挖掘算法升级时，系统的操作维护动作还可能会将原始数据或加工数据直接丢弃，造成关键数据流失。

• 在数据应用阶段:广告投放过程和计费信任程度不可控。

• 数据交付阶段:中会存在不合规的数据挖掘结果发布，以及数据泄露后无法追溯取证等问题。

大数据业务流程安全防护措施如下：

• 更新云计算和分布式安全基础设施：大数据的增长促使许多企业转向允许更多数据存储可扩展性的云计算和数据结构基础设施。那么面临的问题是什么？云安全通常是基于传统安全原则建立的，因此，云安全功能配置错误并容易受到攻击。企业与云计算和存储供应商讨论他们的产品，是否嵌入了安全解决方案，以及他们或第三方合作伙伴是否推荐任何其他安全资源。

• 设置移动设备管理政策和程序：物联网和其他移动设备是大数据的一些最大来源和接收者，但它们也提供了几个安全漏洞，因为这些技术中有很多是为个人生活所拥有和使用的。为员工如何使用个人设备上的企业数据制定严格的政策，并确保设置额外的安全层，以管理哪些设备可以访问敏感数据。

• 提供数据安全培训和最佳实践：在大多数情况下，大数据因成功的网络钓鱼攻击或其他针对不知情人员的个性化攻击而受到损害。就典型的社会工程攻击及其方式对企业的员工进行培训，并再次设置多层身份验证安全以限制谁可以访问敏感数据存储。