大数据安全与传统数据安全在目标、技术、挑战和策略上都有显著的不同，但也存在一些共同点。
一、目标与范围
1. 大数据安全：主要目标是保护海量、多样化的数据资产免受各种形式的网络威胁和内部滥用。这包括确保数据的完整性、可用性和保密性。
2. 传统数据安全：旨在保护传统的结构化和非结构化数据，如文件、数据库和电子邮件等。
二、技术应用
1. 大数据安全：利用先进的数据加密、匿名化处理、访问控制和入侵检测系统来保护数据。此外，还采用了分布式存储系统、云计算技术和机器学习算法来提升数据处理能力和安全性。
2. 传统数据安全：使用诸如防火墙、入侵检测系统（IDS）、病毒防护软件、加密技术等成熟方法来保护数据。这些技术通常针对特定的数据类型或应用场景进行优化。
三、挑战
1. 大数据安全：面临的挑战包括数据量的急剧增加、数据来源的多样性、数据类型的复杂性以及数据价值的不确定性。此外，随着物联网、人工智能等新技术的应用，数据安全的威胁也变得更加多样和隐蔽。
2. 传统数据安全：尽管面临数据泄露、恶意软件攻击等问题，但其面临的挑战相对单一，主要集中在数据本身的安全问题上。
四、策略
1. 大数据安全：需要构建一个多层次的安全防护体系，从数据生成、传输、存储到处理的各个环节都要实施严格的安全措施。同时，还需要加强跨平台、跨行业的合作，共享安全信息，共同应对日益复杂的网络安全威胁。
2. 传统数据安全：应重点关注数据分类、权限管理、定期审计等方面，通过建立完善的数据管理制度和技术手段来保障数据的安全。此外，还应加强对员工的安全意识培训，提高他们对数据安全重要性的认识。
五、未来展望
1. 大数据安全：随着技术的不断进步，大数据安全领域将更加重视实时监控、自动化防御和智能化决策。例如，采用深度学习等人工智能技术来预测和识别潜在的安全威胁，实现对大规模数据的实时监控和快速响应。
2. 传统数据安全：虽然面临着来自互联网和物联网的挑战，但传统的数据安全技术仍然具有重要的价值。特别是在关键基础设施的保护方面，传统的安全措施仍然发挥着不可替代的作用。
总的来说，大数据安全和传统数据安全各有其独特的优势和局限性。然而，随着技术的发展和社会的进步，两者之间的界限逐渐模糊，相互借鉴和融合的趋势越来越明显。
