信息安全技术和大数据是两个不同领域的技术，它们各自有不同的挑战和要求。要比较哪个更难，需要从多个角度进行分析。
1. 技术难度
信息安全技术
信息安全技术主要关注保护信息资产免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或破坏。这包括了加密技术、身份验证、访问控制、数据完整性检查、安全审计等。信息安全技术的难度在于它需要处理大量的数据，并且这些数据往往涉及到敏感信息，如个人隐私、商业机密等。因此，信息安全技术需要高度的专业知识和技能，以及对各种安全威胁的深入理解。
大数据技术
大数据技术则主要关注处理和分析海量、多样化的数据。这包括数据的收集、存储、处理、分析和可视化。大数据技术的难度在于它需要处理的数据量通常非常庞大，而且这些数据往往是非结构化的，需要通过特定的工具和技术进行处理。此外，大数据技术还需要处理实时性问题，即在极短的时间内处理和分析大量数据。
2. 应用领域
信息安全技术
信息安全技术主要应用于政府、金融、医疗、电信等行业，这些行业对数据的安全性和隐私性有极高的要求。信息安全技术的应用范围广泛，包括但不限于防火墙、入侵检测系统、反病毒软件、加密技术等。
大数据技术
大数据技术的应用范围同样广泛，包括商业智能、市场分析、预测建模、人工智能等。大数据技术在许多行业中都有广泛的应用，如零售业、制造业、能源行业等。
3. 创新性和复杂性
信息安全技术
信息安全技术的发展相对成熟，但仍面临着新的挑战，如物联网安全、云计算安全、移动设备安全等。信息安全技术的复杂性在于它需要处理多种安全威胁，并且需要不断更新以应对新的安全威胁。
大数据技术
大数据技术的发展相对较新，但正在快速发展。大数据技术的发展复杂性在于它需要处理大量的数据，并且需要高效的数据处理和分析算法。此外，大数据技术的发展还涉及到数据挖掘、机器学习等前沿技术。
4. 结论
总的来说，信息安全技术和大数据技术各有其难度和挑战。信息安全技术的难度在于它需要处理大量的数据，并且需要高度的专业知识和技能。而大数据技术的难度在于它需要处理大量的数据，并且需要高效的数据处理和分析算法。因此，不能简单地说哪一个更难，而是需要根据具体的应用场景和需求来判断。
