常用的大数据安全保护技术有数据加密技术、身份认证与访问控制技术、数据脱敏技术、数据备份与恢复技术。数据加密技术：数据加密技术是大数据安全保障的核心技术之一。它通过将明文数据转化为密文数据，以保护数据的机密性和完整性。
想要数据安全，必须加强安全防护 优化传统网络安全技术：传统网络安全技术以加密技术、访问控制技术、防火墙技术、入侵检测技术、认证技术为主。
云数据：目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
解决大数据的安全存储，一是数据加密。在大数据安全服务的设计中，大数据可以按照数据安全存储的需求，被存储在数据集的任何存储空间，通过SSL（SecureSocketsLayer，安全套接层协议层）加密，实现数据集的节点和应用程序之间移动保护大数据。在大数据的传输服务过程中，加密为数据流的上传与下载提供有效的保护。
大数据安全策略涵盖了多个方面，以下是一些常见的大数据安全策略： 数据加密：对于敏感数据，采用加密技术进行保护，包括数据传输过程中的加密和数据存储时的加密。这可以防止未经授权的访问者获取到敏感信息。
1、大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。
2、数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。因此，大数据安全需要处理更大量的数据，这需要更强大的计算和存储能力，以及对数据的更精细的管理和控制。
3、个人感觉所谓的大数据安全就是不要早陌生的软件中去填写个人信息等，不要随意的注意账号；而且在企业中，管理者都是很注重数据安全这块的，这时候我们就可以选择域之盾来进行对电脑文件加密、U盘管理及员工上网行为管控等，挺方便的。
1、大数据安全的防护技术有：数据资产梳理（敏感数据、数据库等进行梳理）、数据库加密（核心数据存储加密）、数据库安全运维（防运维人员恶意和高危操作）、数据脱敏（敏感数据匿名化）、数据库漏扫（数据安全脆弱性检测）等。
2、规模、实时性和分布式处理大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。
3、数据规模：在大数据时代，数据的规模远远超过了传统数据。大数据通常涉及数百TB甚至PB级别的数据，而传统数据通常只有GB或MB级别。因此，大数据安全需要处理更大量的数据，这需要更强大的计算和存储能力，以及对数据的更精细的管理和控制。
大数据，又称巨量数据，指的是在规模、速度或格式上超出传统数据处理软件和硬件能力范围的 data。其四大特性，通常被称为“四V”，包括数据体量巨大（Volume）、数据生成速度快（Velocity）、数据类型繁多（Variety）以及数据价值密度相对较低（Value）。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种技术，它能够从各种类型的海量数据中迅速提取有价值的信息。这项技术的关键应用包括大规模并行处理数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统等。大数据的四个主要特征如下： 数据量庞大：大数据涉及的数据量极其巨大。
大数据从整体上看分为四个特点，第一，大量。衡量单位PB级别，存储内容多。第二，高速。大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。第三，多样。数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。第四，价值。