在大数据安全策略中，常见的威胁包括以下几种：
1. 数据泄露：这是最常见的威胁之一。当敏感数据（如个人信息、财务信息等）被未经授权的人员访问或泄露时，可能会导致严重的隐私和安全问题。例如，黑客可能会通过钓鱼邮件、恶意软件等方式窃取用户的个人信息。
2. 数据篡改：攻击者可能会试图修改或删除存储在数据库或其他数据存储系统中的数据。这可能导致数据的不准确性或完整性受损，从而影响业务运营和决策。例如，攻击者可能会尝试通过SQL注入、DDoS攻击等方式篡改数据。
3. 数据丢失：由于硬件故障、软件故障、人为操作错误等原因，数据可能会丢失或损坏。这可能导致企业无法正常运营，甚至可能面临法律诉讼。例如，数据中心的硬件故障可能导致重要数据的丢失；人为操作错误可能导致数据备份失败，从而导致数据丢失。
4. 数据滥用：攻击者可能会利用获取的数据进行非法活动，如诈骗、侵犯知识产权等。这不仅会对企业造成经济损失，还可能引发法律纠纷和社会问题。例如，攻击者可能会利用用户数据进行身份盗窃，导致用户遭受经济损失和心理困扰。
5. 内部威胁：企业内部的员工可能会成为数据安全的威胁。他们可能会故意或无意地泄露敏感信息，或者利用职务之便进行非法活动。例如，员工可能会将公司的机密信息泄露给竞争对手；或者利用职务之便进行贪污、受贿等违法行为。
6. 供应链攻击：攻击者可能会通过供应链攻击，对整个企业的信息系统进行攻击。例如，攻击者可能会通过网络钓鱼、恶意软件等方式，获取企业的网络访问权限，进而获取敏感数据。
7. 社会工程学攻击：攻击者可能会利用社会工程学手段，诱骗用户或员工泄露敏感信息。例如，攻击者可能会假装成公司员工，向用户发送钓鱼邮件，诱导用户点击链接并输入敏感信息。
8. 云安全威胁：随着云计算的普及，越来越多的企业将数据存储在云端。因此，云安全成为了大数据安全的重要方面。攻击者可能会利用云服务提供商的安全漏洞，对存储在云端的数据进行攻击。例如，攻击者可能会利用云服务提供商的漏洞，获取用户的登录凭证，进而访问用户的敏感数据。
9. 物联网安全威胁：随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备连接到互联网。这些设备可能会成为攻击者的攻击目标。例如，攻击者可能会利用物联网设备的漏洞，获取设备的访问权限，进而窃取敏感信息。
10. 人工智能和机器学习安全威胁：随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的企业开始使用这些技术来处理大量数据。然而，这些技术也可能成为攻击者的攻击目标。例如，攻击者可能会利用人工智能和机器学习技术，预测用户的行为模式，从而实施针对性的攻击。
