1、不同点：大数据安全与传统安全的主要区别体现在数据的规模、处理方式和安全威胁等方面。 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。
2、传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。
3、大数据时代的信息安全特征主要表现为：数据量的爆炸性增长、数据种类的多样化、处理速度的快速化，以及数据价值的高密度化。首先，大数据时代的信息安全最显著的特征是数据量的爆炸性增长。随着技术的进步，各种设备、传感器、社交媒体等都在不断地生成数据。
4、数据规模和复杂性：庞大的数据量和多样的数据类型使得安全分析和监控变得更加复杂。攻击者能够利用这些数据实施隐蔽的攻击，因此，需要更强大的安全措施来应对。 高级威胁：随着恶意软件和网络攻击技术的进化，高级威胁变得更加隐蔽和复杂。
5、其实就如同人的思维发散的方式，本质上来说，人的思维模式对于数据的处理和计算机对数据的处理肯定是不一样的，人的思维模式更多的体现了关联性，计算机不会，而大数据就可以让计算机具备这种关联性思维模式。
6、传统安全通常涉及军事、政治和外交领域的安全问题，包括政治安全、国土安全、军事安全等。 非传统安全则涵盖了经济、文化、社会、科技、信息、生态、资源和核安全等方面。随着时代的发展，非传统安全问题越来越与我们的生活紧密相连。
数据泄露风险：在大数据的存储和传输过程中，存在着数据泄露的风险，这些数据可能包括个人身份信息、财务信息、医疗记录等敏感性数据。 数据完整性风险：在大数据的存储和传输中，数据可能会遭受损坏、篡改或丢失。因此，采取保护措施以确保大数据的完整性至关重要。
数据安全风险包括以下几个方面：1）数据泄露：未经授权的访问或数据存储系统的漏洞可能导致敏感数据的泄露。2）非法访问：黑客或内部人员可能通过网络攻击、社交工程等手段，未经授权地访问和获取敏感数据。3）数据破坏：恶意软件、硬件故障或自然灾害等可能导致数据损坏或丢失。
企业数据安全面临的主要风险包括：数据泄露、员工泄露、黑客攻击、网络攻击，具体如下：由于不安全的数据传输、系统漏洞、网络攻击等原因，企业内部数据可能会泄露到外部，导致企业面临财务损失、声誉受损等风险。企业内部员工携带重要文件跳槽或商业间谍活动等原因，可能导致企业数据泄露。
在大数据时代，保护个人隐私的第一步是慎重参与调查问卷。无论是在街头、校园还是网络上，都应警惕填写问卷时可能泄露的个人信息。避免因小失大是隐私保护的关键。对于那些只需留下联系方式或注册APP就能获得小礼品的活动，需谨慎对待，以免个人信息不慎泄露。处理快递单据时应格外小心。
在大数据时代，保护个人隐私显得尤为重要。以下是一些有效的保护措施： 谨慎填写调查问卷。街头、学校或在线平台常常会发起问卷调查。在此过程中，应提高警惕，避免随意透露个人敏感信息。 避免因小失大。面对提供小礼品以换取联系方式或APP注册的促销活动时，应保持警觉，因为这可能是个人信息泄露的途径。
大数据时代数据安全与隐私保护的对策主要包括加强立法保护、提升技术防护、推动行业自律和提高公众意识等方面。首先，立法保护是确保数据安全与隐私的基石。政府应制定和完善相关法律法规，明确数据收集、存储、使用和传输的规范，界定数据所有权和使用权，为数据处理活动提供法律依据。
各方责任不明确教育大数据的采集、存储、处理和使用涉及到多个主体，包括教育机构、数据处理商、数据分析师等。由于各方责任不明确，一旦发生数据泄露或被篡改，难以确定责任主体，给数据安全保护带来很大的困难。因此，明确各方责任，形成制约机制是解决教育大数据安全问题的关键。
访问控制，访问控制是网络安全防御和保护的主要功能。进行访问控制的目的是对用户访问数据资源的权限进行严格的认证和控制，保证数据资源不被非法使用和非法访问。
需要某些安全审核 在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
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。
