1. 大数据的弊端是什么
大数据的弊端是可能造成数据泡沫风险。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
2. 大数据时代带来的弊端
1、社会安全问题。
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、个人隐私。
人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。
3、对于国民经济的威胁。
堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、国家安全利益。
网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。
5、秘密保护。
美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。
3. 大数据时代给信息安全带来的挑战
大数据时代给信息安全带来的挑战
在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化：无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民的面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究。大数据蓝海将成为未来竞争的制高点。
大数据在成为竞争新焦点的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一、大数据成为网络攻击的显着目标。
在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
二、大数据加大隐私泄露风险。
大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
三、大数据威胁现有的存储和安防措施。
大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
四、大数据技术成为黑客的攻击手段。
在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五、大数据成为高级可持续攻击的载体。
传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
六、大数据技术为信息安全提供新支撑。
当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。
4. 大数据的优与劣
《与大数据同行》一书告诉我们大数据的优与劣。
大数据的优点。大数据为学习带来了三大改变：一是我们能够收集对过去而言，既不现实也不可能集聚起来的反馈数据；二是我们实现迎合学生个体需求的，而不是为一组类似的学生定制的个性化学习；三是我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式。
反馈、个性化和概率预测是大数据的三个核心要素。
大数据的劣势。主要是滥用大数据会带来危害。因为大数据永久地保留了学生的过去。这些数据将永远储存学生表现、喜好、习惯及其它回忆，包括那些不愿意提及的过往。还有大数据可以进行概率性的预测，但是这种预测可能将学生的未来引到“歧路”上去。
但无论怎样，大数据将把教育带入一个崭新的未来！
5. 大数据面临哪些安全与隐私问题
在大数据环境下，人们上传的数据会面临这些问题：
一：数据安全隐患问题；注要表现在（一）大数据遭受异常攻击，造成安全隐患。（二）大数据泄露风险。（三）大数据传输过程的安全隐患。（四）大数据存储管理风险。
二、大数据隐私问题；主要表现在（一）个人隐私保护。（二）传统安全措施难以适配。（三）数据访问控制愈加复杂。
6. 现代大数据技术存在什么弊端
1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。
2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中，大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字，而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便，但它也有诸多的限制，比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会推送与这个词条相关的东西，就局限在了这一个范围内。
3、比起限制，很多人更担心隐私这一问题。现代人的消遣方式更多的是使用电子设备连接网络来娱乐，比如看剧、看小说、玩游戏、逛某宝、刷某音等等，无论是前面哪一种，我们使用过这些应用的数据都会被接收到后台，从而通过计算又给我们推荐相关的我们可能感兴趣的东西。
7. 大数据给人们带来很多好处，还存在哪些弊端
如今大数据是一个很火的话题，常常我们通过大数据拥有了很多便利。大数据在我们生活中扮演着很重要的作用，不过我们也要警惕大数据存在的弊端。接下来就一起来看一下大数据都有哪些弊端吧。 任何事情都有两面性，我们也不能因为大数据的弊端而否定了它带给我们生活的便利。也希望数据能够被妥善保管，不要随意泄露用户隐私。商家不要利用大数据最大化赚钱，否则也会失去用户的支持。
各位读者，你们又有怎样的看法呢？欢迎在评论区里留言讨论一下。
8. 大数据被滥用后，会产生什么后果
因为大数据是一个时代潮流，是无法避免的一个时代趋势，但是大数据一旦被滥用，会造成很严重的后果，仅仅是针对个人用户，而是针对整个行业和社会都会有无法挽回的损失和严重后果。
大数据滥用侵害用户权益首先提到大数据滥用，作为一个普通人，最担心的就是自己的合法权益会受到侵害，当然这也是大数据滥用最大的危害和后果。
而大数据的滥用一旦发生到不可挽回的地步，必将摧毁的是大数据行业的发展，也必将将大数据行业推上一个风口浪尖的位置，使得大数据行业就此堙没。
结语大数据的发展从来都是一把双刃剑，可以为人类创造更多的财富与机遇，也可以颠覆整个行业的发展，大家看好大数据的发展吗？
9. 大数据面临哪些安全与隐私问题
(一)大数据遭受异常流量攻击
大数据所存储的数据非常巨大，往往采用分布式的方式进行存储，而正是由于这种存储方式，存储的路径视图相对清晰，而数据量过大，导致数据保护，相对简单，黑客较为轻易利用相关漏洞，实施不法操作，造成安全问题。由于大数据环境下终端用户非常多，且受众类型较多，对客户身份的认证环节需要耗费大量处理能力。由于APT攻击具有很强的针对性，且攻击时间长，一旦攻击成功，大数据分析平台输出的最终数据均会被获取，容易造成的较大的信息安全隐患。
(二)大数据信息泄露风险
大数据平台的信息泄露风险在对大数据进行数据采集和信息挖掘的时候，要注重用户隐私数据的安全问题，在不泄露用户隐私数据的前提下进行数据挖掘。需要考虑的是在分布计算的信息传输和数据交换时保证各个存储点内的用户隐私数据不被非法泄露和使用是当前大数据背景下信息安全的主要问题。同时，当前的大数据数据量并不是固定的，而是在应用过程中动态增加的，但是，传统的数据隐私保护技术大多是针对静态数据的，所以，如何有效地应对大数据动态数据属性和表现形式的数据隐私保护也是要注重的安全问题。最后，大数据的数据远比传统数据复杂，现有的敏感数据的隐私保护是否能够满足大数据复杂的数据信息也是应该考虑的安全问题。
(三)大数据传输过程中的安全隐患
数据生命周期安全问题。伴随着大数据传输技术和应用的快速发展，在大数据传输生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。又如，大数据传输处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据传输的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。
个人隐私安全问题。在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。但在大数据传输时代，人们面临的威胁不仅限于个人隐私泄露，还在于基于大数据传输对人的状态和行为的预测。近年来，国内多省社保系统个人信息泄露、12306账号信息泄露等大数据传输安全事件表明，大数据传输未被妥善处理会对用户隐私造成极大的侵害。因此，在大数据传输环境下，如何管理好数据，在保证数据使用效益的同时保护个人隐私，是大数据传输时代面临的巨大挑战之一。
(四)大数据的存储管理风险
大数据的数据类型和数据结构是传统数据不能比拟的，在大数据的存储平台上，数据量是非线性甚至是指数级的速度增长的，各种类型和各种结构的数据进行数据存储，势必会引发多种应用进程的并发且频繁无序的运行，极易造成数据存储错位和数据管理混乱，为大数据存储和后期的处理带来安全隐患。当前的数据存储管理系统，能否满足大数据背景下的海量数据的数据存储需求，还有待考验。不过，如果数据管理系统没有相应的安全机制升级，出现问题后则为时已晚。
10. 大数据存在哪些安全问题
一、分布式体系
大数据解决方案将数据和操作分布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种分布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很容易遭到安全要挟，黑客只需进犯一个点就能够渗透到整个网络。
二、数据拜访
大数据体系需要拜访操控来限制对敏感数据的拜访，不然，任何用户都能够拜访秘要数据，有些用户可能将其用于恶意意图。此外，网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。
三、不正确的数据
网络犯罪分子能够通过操作存储的数据来影响大数据体系的准确性。为此，网络罪犯分子能够创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够使用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修改此数据以生成不正确的确诊结果。
四、侵犯隐私权
大数据体系通常包括秘要数据，这是许多人非常关怀的问题。这样的大数据隐私要挟已经被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常进犯大数据体系，以损坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全不足
大数据体系收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全要挟。网络罪犯分子已经损坏了许多闻名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，而且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
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