大数据安全策略中常见的威胁主要包括以下几个方面：
1. 数据泄露：这是最常见的威胁之一。黑客可能会通过各种手段，如钓鱼、恶意软件、内部人员泄露等，获取敏感数据，并将其用于非法目的。例如，黑客可能会通过电子邮件附件或社交媒体平台，发送包含恶意代码的链接，诱导用户点击并下载恶意软件，从而窃取用户的个人信息和财务信息。
2. 数据篡改：黑客可能会对存储在数据库中的原始数据进行篡改，使其变得不准确或误导性。这可能导致企业做出错误的决策，甚至导致严重的经济损失。例如，黑客可能会通过修改数据库中的订单记录，将某个客户的订单金额从100元改为500元，从而误导商家进行虚假宣传。
3. 数据丢失：由于硬件故障、软件漏洞、人为操作失误等原因，数据可能会丢失或损坏。这不仅会导致企业无法正常使用数据，还可能对企业的业务产生严重影响。例如，企业可能会因为硬盘故障导致大量关键数据丢失，从而影响企业的正常运营。
4. 数据滥用：黑客可能会利用收集到的数据进行非法活动，如网络攻击、欺诈、侵犯隐私等。这不仅会对受害者造成损失，还会对企业的声誉和业务产生负面影响。例如，黑客可能会利用收集到的用户数据，进行身份盗窃，进而实施诈骗活动。
5. 数据隐私侵犯：随着人们对隐私保护意识的提高，数据隐私问题日益突出。黑客可能会通过各种手段，如跟踪用户行为、监控通信内容等，侵犯用户的隐私权。例如，黑客可能会通过分析用户的浏览历史和搜索记录，推测出用户的兴趣爱好，进而向其推送广告或推销产品。
6. 供应链攻击：黑客可能会通过攻击企业的供应链合作伙伴，获取敏感数据。例如，黑客可能会通过渗透供应链中的物流公司，获取到客户的收货地址和联系方式，进而实施诈骗活动。
7. 云服务攻击：随着云计算的普及，越来越多的企业选择使用云服务来存储和管理数据。然而，云服务的安全性仍然是一个挑战。黑客可能会通过攻击云服务提供商，获取到企业的敏感数据。例如，黑客可能会通过渗透云服务提供商的防火墙，获取到企业的数据库访问权限，进而窃取数据。
8. 人工智能攻击：随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始使用人工智能技术来处理和分析数据。然而，人工智能系统的安全性仍然是一个隐患。黑客可能会通过攻击人工智能系统，获取到企业的敏感数据。例如，黑客可能会通过破解人工智能系统的算法，获取到企业的用户行为预测结果，进而实施诈骗活动。
9. 物联网攻击：随着物联网技术的普及，越来越多的设备连接到互联网上。这些设备可能会成为黑客的攻击目标。例如，黑客可能会通过攻击连接到物联网平台的智能设备，获取到家庭的能源使用情况，进而实施能源盗窃。
10. 社会工程学攻击：黑客可能会通过伪装成合法的实体或个人，诱骗企业的员工或客户泄露敏感信息。例如，黑客可能会冒充企业的客户服务代表，诱导客户提供信用卡信息或登录密码。
总之，大数据安全策略需要综合考虑多种威胁，采取综合性的安全措施，以保护企业和用户的数据安全。
