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如今各行各业的领域针对安全都有不同的需求，从采集、整合、提炼、挖掘到发布，这一流程已经形成一套完整的产业链条。随着数据的进一步发展，对于产业链中的安全防护变得更加困难，随时都会有数据泄露的风险，所以在大数据的应用过程中，如何确保用户及自身信息资源不被泄露，这将在很长一段时间都是企业重点考虑的问题。 1、大数据的基础设施不安全因素包括存储设备、运算设备、一体机和其他基础软件（如虚拟化软件）等。为了实施大数据的应用，需要建立大数据环境的基础设施。例如，需要高速的网络来收集各种数据源，大规模的存储设备对海量数据进行存储，还需要各种服务器和计算设备对数据进行分析与应用，并且这些基础设施带有虚拟化和分布式性质等特点。这些基础设施给用户带来各种新应用的同时，也会遭受到安全威胁。这种情况主要表现在假冒、身份攻击、非法用户进入网络系统进行违法操作，以及合法用户以未授权方式进行操作等；在数据传输过程中，利用电磁泄漏或搭线窃听方式截获机密信息，或通过对信息流向、流量、通信频度和长度等参数作为分析，窃取有用信息等；通过探查，恶意攻击来窃取或篡改数据；有的黑客还会利用网络传播计算机病毒，利用系统自身的漏洞，入侵主机或者进行攻击。 在传统的数据安全中，数据存储是非法入侵的最后环节，目前已形成完善的安全防护体系。大数据对存储的需求主要体现在大量数据处理、大规模集群管理、低延迟读写速度和较低的建设及运营成本方面。大数据环境下的数据非常的复杂，其数据量也是非常的惊人，保证这些信息数据在有效利用之前的安全是一个重要话题。在数据应用的生命周期中，数据存储是一个关键环节，数据停留在此阶段的时间最长。
4、网络化社会使大数据易成为攻击目标，如论坛、博客、微博、社交网络，视频网站为代表的新媒体形式促成网络化社会的形成，在网络化社会中，信息的价值要超过基础设施的价值，极容易吸引黑客的攻击。另一方面，网络化社会中大数据蕴涵着人与人之间的关系与联系，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了攻击收益。近年来在互联网上发生用户账号的信息失窃等连锁反应可以看出，大数据更容易吸引黑客，而且一旦遭受攻击，造成损失十分惊人。大数据技术被滥用或者误用也会带来安全风险，因为大数据本身的安全防护存在漏洞，数据泄露同时黑客利用大数据技术收集更多的用户敏感信息。从社交媒体获取个人信息的准确性，基本的个人资料例如年龄、婚姻状况、教育或者就业情况等通常都是未经验证的，分析结果可信度不高以及数据信息是从公众渠道收集到的，可能与需求相关度较小。这些数据的价值密度较低，对其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误的决策。
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