1. 大數據的弊端是什麼
大數據的弊端是可能造成數據泡沫風險。大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
結構
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
2. 大數據時代帶來的弊端
1、社會安全問題。
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私。
人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。
3、對於國民經濟的威脅。
堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、國家安全利益。
網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。
5、秘密保護。
美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。
3. 大數據時代給信息安全帶來的挑戰
大數據時代給信息安全帶來的挑戰
在大數據時代，商業生態環境在不經意間發生了巨大變化：無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路，讓以往只是網頁瀏覽者的網民的面孔從模糊變得清晰，企業也有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究。大數據藍海將成為未來競爭的制高點。
大數據在成為競爭新焦點的同時，不僅帶來了更多安全風險，同時也帶來了新機遇。
一、大數據成為網路攻擊的顯著目標。
在網路空間，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的進攻成本，增加了「收益率」。
二、大數據加大隱私泄露風險。
大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
三、大數據威脅現有的存儲和安防措施。
大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。
四、大數據技術成為黑客的攻擊手段。
在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
五、大數據成為高級可持續攻擊的載體。
傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊(APT)是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
六、大數據技術為信息安全提供新支撐。
當然，大數據也為信息安全的發展提供了新機遇。大數據正在為安全分析提供新的可能性，對於海量數據的分析有助於信息安全服務提供商更好地刻畫網路異常行為，從而找出數據中的風險點。對實時安全和商務數據結合在一起的數據進行預防性分析，可識別釣魚攻擊，防止詐騙和阻止黑客入侵。網路攻擊行為總會留下蛛絲馬跡，這些痕跡都以數據的形式隱藏在大數據中，利用大數據技術整合計算和處理資源有助於更有針對性地應對信息安全威脅，有助於找到攻擊的源頭。
4. 大數據的優與劣
《與大數據同行》一書告訴我們大數據的優與劣。
大數據的優點。大數據為學習帶來了三大改變：一是我們能夠收集對過去而言，既不現實也不可能集聚起來的反饋數據；二是我們實現迎合學生個體需求的，而不是為一組類似的學生定製的個性化學習；三是我們可以通過概率預測優化學習內容、學習時間和學習方式。
反饋、個性化和概率預測是大數據的三個核心要素。
大數據的劣勢。主要是濫用大數據會帶來危害。因為大數據永久地保留了學生的過去。這些數據將永遠儲存學生表現、喜好、習慣及其它回憶，包括那些不願意提及的過往。還有大數據可以進行概率性的預測，但是這種預測可能將學生的未來引到「歧路」上去。
但無論怎樣，大數據將把教育帶入一個嶄新的未來！
5. 大數據面臨哪些安全與隱私問題
在大數據環境下，人們上傳的數據會面臨這些問題：
一：數據安全隱患問題；注要表現在（一）大數據遭受異常攻擊，造成安全隱患。（二）大數據泄露風險。（三）大數據傳輸過程的安全隱患。（四）大數據存儲管理風險。
二、大數據隱私問題；主要表現在（一）個人隱私保護。（二）傳統安全措施難以適配。（三）數據訪問控制愈加復雜。
6. 現代大數據技術存在什麼弊端
1、現如今，大數據技術存在最大的兩個弊端就是隱私和限制。
2、大數據技術的利也建立在兩個弊端之中，大數據技術的利大多時候體現出「便利」這兩個字，而「便利」的前提就需要貢獻我們的數據;而很多時候看似大數據非常方便，但它也有諸多的限制，比如你搜索了什麼類型的詞條各類應用接收到這一數據後也只會推送與這個詞條相關的東西，就局限在了這一個范圍內。
3、比起限制，很多人更擔心隱私這一問題。現代人的消遣方式更多的是使用電子設備連接網路來娛樂，比如看劇、看小說、玩游戲、逛某寶、刷某音等等，無論是前面哪一種，我們使用過這些應用的數據都會被接收到後台，從而通過計算又給我們推薦相關的我們可能感興趣的東西。
7. 大數據給人們帶來很多好處，還存在哪些弊端
如今大數據是一個很火的話題，常常我們通過大數據擁有了很多便利。大數據在我們生活中扮演著很重要的作用，不過我們也要警惕大數據存在的弊端。接下來就一起來看一下大數據都有哪些弊端吧。 任何事情都有兩面性，我們也不能因為大數據的弊端而否定了它帶給我們生活的便利。也希望數據能夠被妥善保管，不要隨意泄露用戶隱私。商家不要利用大數據最大化賺錢，否則也會失去用戶的支持。
各位讀者，你們又有怎樣的看法呢？歡迎在評論區里留言討論一下。
8. 大數據被濫用後，會產生什麼後果
因為大數據是一個時代潮流，是無法避免的一個時代趨勢，但是大數據一旦被濫用，會造成很嚴重的後果，僅僅是針對個人用戶，而是針對整個行業和社會都會有無法挽回的損失和嚴重後果。
大數據濫用侵害用戶權益首先提到大數據濫用，作為一個普通人，最擔心的就是自己的合法權益會受到侵害，當然這也是大數據濫用最大的危害和後果。
而大數據的濫用一旦發生到不可挽回的地步，必將摧毀的是大數據行業的發展，也必將將大數據行業推上一個風口浪尖的位置，使得大數據行業就此堙沒。
結語大數據的發展從來都是一把雙刃劍，可以為人類創造更多的財富與機遇，也可以顛覆整個行業的發展，大家看好大數據的發展嗎？
9. 大數據面臨哪些安全與隱私問題
(一)大數據遭受異常流量攻擊
大數據所存儲的數據非常巨大，往往採用分布式的方式進行存儲，而正是由於這種存儲方式，存儲的路徑視圖相對清晰，而數據量過大，導致數據保護，相對簡單，黑客較為輕易利用相關漏洞，實施不法操作，造成安全問題。由於大數據環境下終端用戶非常多，且受眾類型較多，對客戶身份的認證環節需要耗費大量處理能力。由於APT攻擊具有很強的針對性，且攻擊時間長，一旦攻擊成功，大數據分析平台輸出的最終數據均會被獲取，容易造成的較大的信息安全隱患。
(二)大數據信息泄露風險
大數據平台的信息泄露風險在對大數據進行數據採集和信息挖掘的時候，要注重用戶隱私數據的安全問題，在不泄露用戶隱私數據的前提下進行數據挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數據交換時保證各個存儲點內的用戶隱私數據不被非法泄露和使用是當前大數據背景下信息安全的主要問題。同時，當前的大數據數據量並不是固定的，而是在應用過程中動態增加的，但是，傳統的數據隱私保護技術大多是針對靜態數據的，所以，如何有效地應對大數據動態數據屬性和表現形式的數據隱私保護也是要注重的安全問題。最後，大數據的數據遠比傳統數據復雜，現有的敏感數據的隱私保護是否能夠滿足大數據復雜的數據信息也是應該考慮的安全問題。
(三)大數據傳輸過程中的安全隱患
數據生命周期安全問題。伴隨著大數據傳輸技術和應用的快速發展，在大數據傳輸生命周期的各個階段、各個環節，越來越多的安全隱患逐漸暴露出來。比如，大數據傳輸環節，除了存在泄漏、篡改等風險外，還可能被數據流攻擊者利用，數據在傳播中可能出現逐步失真等。又如，大數據傳輸處理環節，除數據非授權使用和被破壞的風險外，由於大數據傳輸的異構、多源、關聯等特點，即使多個數據集各自脫敏處理，數據集仍然存在因關聯分析而造成個人信息泄漏的風險。
基礎設施安全問題。作為大數據傳輸匯集的主要載體和基礎設施，雲計算為大數據傳輸提供了存儲場所、訪問通道、虛擬化的數據處理空間。因此，雲平台中存儲數據的安全問題也成為阻礙大數據傳輸發展的主要因素。
個人隱私安全問題。在現有隱私保護法規不健全、隱私保護技術不完善的條件下，互聯網上的個人隱私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交軟體掌握著用戶的社會關系，監控系統記錄著人們的聊天、上網、出行記錄，網上支付、購物網站記錄著人們的消費行為。但在大數據傳輸時代，人們面臨的威脅不僅限於個人隱私泄露，還在於基於大數據傳輸對人的狀態和行為的預測。近年來，國內多省社保系統個人信息泄露、12306賬號信息泄露等大數據傳輸安全事件表明，大數據傳輸未被妥善處理會對用戶隱私造成極大的侵害。因此，在大數據傳輸環境下，如何管理好數據，在保證數據使用效益的同時保護個人隱私，是大數據傳輸時代面臨的巨大挑戰之一。
(四)大數據的存儲管理風險
大數據的數據類型和數據結構是傳統數據不能比擬的，在大數據的存儲平台上，數據量是非線性甚至是指數級的速度增長的，各種類型和各種結構的數據進行數據存儲，勢必會引發多種應用進程的並發且頻繁無序的運行，極易造成數據存儲錯位和數據管理混亂，為大數據存儲和後期的處理帶來安全隱患。當前的數據存儲管理系統，能否滿足大數據背景下的海量數據的數據存儲需求，還有待考驗。不過，如果數據管理系統沒有相應的安全機制升級，出現問題後則為時已晚。
10. 大數據存在哪些安全問題
一、分布式體系
大數據解決方案將數據和操作分布在許多體繫上，以便更快地進行處理和分析。這種分布式體系能夠平衡負載，並避免發生單點故障。然而，這樣的體系很容易遭到安全要挾，黑客只需進犯一個點就能夠滲透到整個網路。
二、數據拜訪
大數據體系需要拜訪操控來限制對敏感數據的拜訪，不然，任何用戶都能夠拜訪秘要數據，有些用戶可能將其用於惡意意圖。此外，網路犯罪分子能夠侵入與大數據體系相連的體系，以盜取敏感數據。
三、不正確的數據
網路犯罪分子能夠通過操作存儲的數據來影響大數據體系的准確性。為此，網路罪犯分子能夠創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據體系，例如，醫療機構能夠使用大數據體系來研究患者的病歷，而黑客能夠修改此數據以生成不正確的確診結果。
四、侵犯隱私權
大數據體系通常包括秘要數據，這是許多人非常關懷的問題。這樣的大數據隱私要挾已經被全球的專家們評論過了。此外，網路犯罪分子經常進犯大數據體系，以損壞敏感數據。此類數據泄露已成為頭條新聞，致使數百萬人的敏感數據被盜。
五、雲安全不足
大數據體系收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全要挾。網路罪犯分子已經損壞了許多聞名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，而且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。
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