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随着云计算和物联网技术的快速发展，引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，在智能时代新形势下，数据安全、隐私安全乃至大数据平台安全等均面临新威胁与新风险，大数据安全保障工作面临严峻挑战，如何保障这些大量又复杂的数据安全成为各大企业亟待解决的问题。
大数据为企业带来巨大的信息价值，云计算则是大数据强大的支撑，“云”正快速推动着数据挖掘的发展。云计算提供了弹性、可扩展的存储与计算服务，为企业提升了数据分析、计算和交付的效率，降低了企业自建计算集群的成本。
借助云计算实现数据分析与挖掘，安全保护水平高。数据在云上，又规避了安全风险，降低了泄漏用户的隐私概率。云端存储的数据，大量丢失和被篡改的可能性更低，云技术是企业信息安全的一次飞跃。
数据完整性
数据传输、存储的过程中，确保数据不被未授权的用户篡改、或在篡改后能被系统迅速发现，这指的是保证数据的完整性。
云计算通过安全技术为数据传输提供了安全保证，使数据在发送过程中未作任何修改或变动，同时，也可以确认数据传输的发送方与接收方身份。
数据可用性
数据不因黑客攻击、物理设备故障等问题致使数据不可使用的状况，被称为数据的可用性。
通常情况下，如果担心重要数据因计算机病毒、电源故障等问题而丢失，会采取数据备份的措施加以预防。在云解决方案中，采用冗余备份的方式，来保障可用性，这是利用系统的并联模型来提高系统可靠性。
数据隐私性
海量数据传输、存储和处理的各个环节，都要保护用户个人数据及其信息。数据隐私性是信息安全的重要维度。
笔者认为，大数据平台和大数据服务急需核心安全技术与机制标准，云计算通过密钥技术、新算法和加密算法等身份验证手段来保护数据隐私，同时对数据本身增强了保护。数据传输、存储及处理的各个阶段对数据进行加密，利用云技术对信息进行处理，实现信息隐蔽，保护用户数据安全。这不仅是数字化转型的重要驱动力，更是转型之后各行各业数字化发展的重要载体和工具。
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