首先，大数据技术可以提升信息分析的深度和广度。传统的安全分析主要依赖人工进行，效率较低，而且容易被遗漏。而大数据技术可以通过自动化的信息采集、分析和比对，实现大规模的数据处理，提高信息分析的效率和准确性。这样，安全人员可以更全面地了解安全威胁，及时发现潜在的风险。
情报监控和分析。预测和预警。安全检测。实时数据分析与后续数据处理。
安全威胁：大数据的开放性和共享性也增加了安全威胁的面。在大数据时代，数据的来源和去向更加复杂和多样化，数据泄露和篡改的风险也更大。此外，随着机器学习和人工智能等技术的广泛应用，黑客攻击也更加智能化和自动化，这使得防御变得更加困难。
1、大数据滥用的危害主要体现在两个方面：一是输入法记录。输入法会记录你的使用习惯，包括经常访问的网站、输入的词汇和网址等，以便下次输入时能够更快地完成。二是垃圾短信和骚扰电话。一些不良网站能够获取你的IP地址，甚至可能导致黑客远程入侵并监控你的活动。
2、危害一：损害消费者权益。大数据杀熟直接损害了消费者的知情权和选择权。消费者在不知情的情况下被系统判定为高价值用户，从而被收取更高的价格或服务费用，这显然是不公平的。长此以往，这种行为会破坏消费者对市场的信任感。危害二：影响市场竞争公平性。
3、大数据滥用损害社会秩序其实抛去个人利益的损害，大数据滥用将直接损害社会秩序，导致社会各个领域都不可避免的受到大数据滥用的危害，这将导致整个社会行业出现大幅度的波动。很多的公司和行业会为了大数据的争夺做出更多无法预计的行为。
强化数据权限控制 大数据通常由众多来源各异的数据构成，它们相互关联并生成复杂的分析与应用结果。因此，实施有效的数据权限管理对保障数据安全至关重要。建立一个包含身份验证、角色基础权限分配、审计与审批流程的系统，确保只有经过授权的用户能够接触和使用数据。
加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果。因此，对大数据进行有效的权限控制是保护数据安全的关键。建立一个完整的身份验证管理系统，包括用户身份识别、角色权限管理、审核与审批机制，确保数据只有授权的用户才能访问和使用。
加强数据权限管理，建立严格的权限控制机制，记录每个人的数据访问和操作日志。 在数据采集、存储、处理环节做好隐私保护措施，如匿名化或脱敏处理个人敏感信息。 建立完整的安全风险管理措施，包括安全政策、权限管理、审查访问、安全报告和漏洞评估。
大数据存储及传输安全：通过密码技术保障数据的机密性和完整性。在数据传输环节，建立不同安全域间的加密传输链路，也可直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障传输过程安全。数据存储过程中，可采取数据加密、磁盘加密、HDFS加密等技术保障存储安全。