1、数据使用和共享：保证经过数据采集的数据仅用于采集的目的。同时确保在数据共享时，发布方应确保数据的安全性。数据删除和存储：保证受影响个体可以访问、更正和删除其个人资料。存储大数据时，需要严格控制数据访问权限，并采用密钥管理、数据加密和可靠的数据备份等方式保证数据安全。
2、范宏伟进一步指出，在有限的成本中，把数据保护实现最大化，则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此，开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起，逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
3、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。
4、数据加密：在数字化时代，对敏感的个人数据进行加密至关重要，这样可以确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，例如SSL（Secure Sockets Layer）和TLS（Transport Layer Security），可以大大提高数据的安全性。
大数据应用安全策略包括整合工具和流程、防止APT攻击、用户访问控制、数据实时引擎分析。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性 （Veracity）。
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。
大数据应用安全策略包括防止APT攻击、用户访问控制、整合工具和流程、数据实时分析引擎。大数据，IT行业术语，是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。
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。
1、锁屏设置：强化保护 别小看锁屏密码，选择一个既简单又难以破解的组合至关重要。首先，进入‘设置’- ‘Touch ID 与密码’-‘更改密码’，切换至‘自定义字母数字密码’选项，创建包含特殊字符的复杂密码，如‘β’，提升破解难度。记得保护好你的指纹信息，启用iPhone 5s以上设备的指纹验证功能。
2、员工培训和意识提高：开展针对数据安全的培训活动，加强员工对数据保护意识的提高，教育他们如何正确处理和保护敏感数据，并警惕可能的数据泄露风险。 强化网络安全措施：采用防火墙、入侵检测系统和安全漏洞扫描等网络安全技术，及时发现和应对潜在的攻击行为，并保障网络的安全性。
3、数据加密系统包括对系统的不同部分要选择何种加密算法、需要多高的安全级别、各算法之间如何协作等因素。在系统的不同部分要综合考虑执行效率与安全性之间的平衡。因为一般来讲安全性总是以牺牲系统效率为代价的。