一、安全漏洞发现
安全漏洞主要是指计算系统和服务程序由于设计缺陷或人为因素留下的系统后门，利用安全漏洞攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。安全漏洞的分析可以采用白盒测试、黑盒测试、灰盒测试、动态跟踪分析等方法。
二、数据加密
数据加密可以采用硬件加密和软件加密两种方式实现，每种方式都有各自的优缺点。对大数据的数据加密，传统的数据加密方法需要消耗大量的 CPU 计算时间，严重地影响了大数据处理系统的性能。
采用加解密数据文件块、数据文件、数据文件目录、数据系统的方法来实现快速的数据加解密处理，既可以保障系统的数据安全性，又可以提高数据处理的效率。
三、访问控制
访问控制可分为自主访问控制和强制访问控制两大类。自主访问控制是指用户拥有绝对的权限，能够生成访问对象，并能决定哪些用户可以使用访问。gendan5.com/zs/diniw.html
强制访问控制是指系统对用户生成的对象进行统一的强制性控制，并按已制定的规则决定哪些用户可以使用访问。近几年比较热门的访问控制模型有基于对象的访问控制模型、基于任务的访问控制模型和基于角色的访问控制模型。
四、预测分析
根据发生系统异常问题所涉及的数据对象，结合异常问题所发生的监控点、参考相似或类似问题的分析结果，分析确定问题事件的性质，预测可能存在的安全威胁，并对此安全威胁进行跟踪分析，做好应对此安全威胁的安全防护措施，提高应对安全威胁的安全防护级别，更好地对大数据安全进行防护。
对大数据的安全问题进行可行性预测分析，识别潜在的安全威胁，以达到更好地保护大数据系统的目的。通过预测分析的研究，结合机器学习算法，利用异常检测等新型方法，大幅提升大数据安全识别度，更有效地解决大数据安全问题。
五、统计分析
自查大数据系统内部的安全问题，也是降低大数据系统安全风险的重要手段，一般可以采用统计分析的方法。统计分析分为统计设计、资料收集、整理汇总、统计分析、信息反馈五个阶段。
针对大数据系统，在资料收集阶段可以采用系统IP扫描、系统端口扫描、系统漏洞扫描等方法搜集原始的系统状态信息，将原始信息和已有的数据信息（包括已经发生的安全问题，及其他类似系统发生的安全问题）进行汇总整理，在此基础上通过统计运算得出相应的结论。根据得出的结论，制定安全问题等级，采取相对应的安全应对措施，预防可能会发生的安全风险。
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