大数据应用安全策略包括：
1、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 。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的 。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务 。
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2、嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中 ， 大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上 。只有很少的功能用于增加安全功能 。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能 。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能 。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织 。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品 。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中 。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁 。在很大程度上 ， 你需要自己构建安全策略 。
