大数据安全和传统数据在本质上都是保护信息不被未经授权的访问、使用或泄露。它们都遵循相同的基本原则，即确保数据的机密性、完整性和可用性。
1. 机密性：这是保护数据不被未授权人员访问的关键要素。无论是传统的数据还是大数据，都需要通过加密技术来保护敏感信息，防止数据被窃取或篡改。例如，使用SSL/TLS协议对网站进行加密，以防止数据在传输过程中被截获。
2. 完整性：这是指确保数据在存储或处理过程中没有发生错误或损坏。对于大数据来说，这意味着需要确保数据在存储、处理和分析过程中保持一致性和准确性。例如，使用校验和（checksum）来验证数据的完整性，确保数据在传输过程中没有被篡改。
3. 可用性：这是指确保数据可以被授权的人员随时访问和使用。对于大数据来说，这意味着需要提供高效的数据存储和检索服务，以满足用户对实时数据分析的需求。例如，使用分布式文件系统（如HDFS）来提高数据的存储效率和可访问性。
除了上述共同点外，大数据安全还具有一些独特的特点：
1. 数据规模：大数据通常包含海量的数据，这使得数据安全变得更加复杂。需要采用更高级的技术和方法来保护这些数据，如分布式计算、云计算等。
2. 实时性：大数据往往需要实时分析，以便快速做出决策。因此，大数据安全需要具备实时监控和应对的能力，以应对潜在的安全威胁。
3. 隐私保护：随着人们对隐私保护意识的提高，大数据安全也需要关注用户隐私的保护。例如，采用差分隐私（differential privacy）技术来保护用户的个人信息。
4. 法规遵从：由于大数据涉及到多个行业和领域，因此需要遵守各种法律法规。大数据安全需要确保数据的安全合规性，避免因违反法规而受到处罚。
总之，大数据安全和传统数据在保护信息的机密性、完整性和可用性方面具有共同点，但同时也面临着一些独特的挑战和需求。为了应对这些挑战，需要采用先进的技术和方法，如加密、校验和、分布式计算、云计算等，以确保数据的安全和合规性。
