大数据核心安全问题主要包括以下几个方面：
1. 数据隐私保护：大数据处理过程中，涉及大量的个人和敏感信息。如何确保这些信息不被未经授权的第三方获取、使用或泄露，是大数据安全的核心问题。这包括数据的加密存储、传输和访问控制等措施。
2. 数据完整性：在大数据处理过程中，可能会遇到数据篡改、删除或丢失的情况。如何确保数据在存储、传输和处理过程中的完整性，防止数据被恶意修改或破坏，是大数据安全的另一个重要问题。这需要采取数据校验、备份和恢复等措施。
3. 数据可用性：大数据应用需要实时或近实时地处理大量数据，以支持业务决策和运营。如何在保证数据安全的前提下，提高数据处理的效率和准确性，是大数据安全的一个挑战。这需要优化数据处理流程、引入高效的数据处理技术等手段。
4. 数据一致性：在大数据环境中，不同系统和组件之间的数据可能存在不一致的情况。如何确保数据的一致性，避免数据冲突和错误，是大数据安全的关键问题。这需要建立统一的数据模型、制定严格的数据同步和更新策略等措施。
5. 数据溯源：在大数据环境下，数据的来源和流向可能难以追溯。如何确保数据的安全，防止数据被滥用或用于非法活动，是大数据安全的另一个重要问题。这需要建立完善的数据审计和监控机制，及时发现和处理潜在的风险。
6. 数据安全法规遵守：随着大数据技术的发展和应用，各国政府和企业越来越重视数据安全法规的制定和执行。如何确保大数据应用符合相关法规要求，避免因违反法规而引发的法律风险，是大数据安全的一个重要方面。这需要加强数据安全意识教育、完善数据安全管理制度等措施。
7. 数据安全技术：为了应对大数据安全的挑战，需要采用先进的数据安全技术和工具。例如，采用加密算法对数据进行加密存储和传输，使用访问控制和身份认证技术保障数据的安全性，利用数据脱敏和匿名化技术保护个人隐私等。
8. 数据安全人才培养：大数据安全涉及到多个领域的知识和技能，需要具备专业知识和实践经验的人才来应对各种安全挑战。因此，加强大数据安全人才的培养和引进，提高整个团队的安全意识和技术水平，是保障大数据安全的重要措施。
总之，大数据核心安全问题涉及多个方面，需要从数据隐私保护、数据完整性、数据可用性、数据一致性、数据溯源、数据安全法规遵守、数据安全技术以及数据安全人才培养等多个角度来综合考虑和解决。只有全面加强大数据安全建设，才能确保大数据应用的安全可靠，为社会经济发展提供有力支撑。
