大数据安全的核心问题主要涉及数据的收集、存储、处理、传输和销毁等各个环节，以及数据所有者、使用者和管理者之间的权责划分。以下是大数据安全的核心问题：
1. 数据隐私保护：在大数据时代，个人和企业的数据被广泛收集和分析，如何确保这些数据不被滥用或泄露，是大数据安全的首要问题。这包括对用户数据的加密、匿名化处理，以及对敏感信息的访问控制。
2. 数据完整性：在大数据环境下，数据可能会因为各种原因（如网络攻击、设备故障等）而出现损坏或丢失。因此，如何确保数据在传输和存储过程中的完整性，防止数据被篡改或删除，是大数据安全的另一个重要问题。
3. 数据可用性：在大数据环境中，数据的价值在于其可用性。如何确保数据在需要的时候可以被正确、及时地获取和使用，避免数据资源的浪费，是大数据安全的核心问题之一。
4. 数据安全性：如何防止数据在存储、传输和处理过程中被非法访问、窃取或破坏，是大数据安全的核心问题之一。这包括对数据访问权限的控制、数据加密技术的应用、数据备份和恢复策略的实施等。
5. 数据合规性：在大数据应用过程中，需要遵守相关法律法规和政策要求，如数据保护法、网络安全法等。如何确保大数据应用符合相关法规要求，避免因违规操作而导致的法律风险，是大数据安全的核心问题之一。
6. 数据治理：如何建立有效的数据治理机制，规范数据的生产、存储、使用和销毁过程，确保数据的安全、可靠和高效，是大数据安全的核心问题之一。这包括数据分类、数据质量评估、数据生命周期管理等。
7. 数据共享与合作：在大数据时代，数据共享和合作成为常态。如何在保证数据安全的前提下，实现数据的共享和合作，避免数据泄露、滥用等问题，是大数据安全的核心问题之一。
8. 数据创新与伦理：在大数据时代，数据的创新和应用对于推动社会进步具有重要意义。然而，数据创新也带来了一系列伦理问题，如数据歧视、隐私侵犯等。如何在保证数据安全的前提下，实现数据的合理利用和创新，是大数据安全的核心问题之一。
总之，大数据安全的核心问题涉及多个方面，包括数据隐私保护、数据完整性、数据可用性、数据安全性、数据合规性、数据治理、数据共享与合作以及数据创新与伦理等。解决这些问题需要政府、企业和社会共同努力，建立健全的数据安全法律法规体系，加强数据安全技术的研发和应用，提高公众的数据安全意识和素养，共同维护大数据时代的安全和稳定。
