大数据安全是当前信息时代面临的一项重大挑战，随着数据量的爆炸性增长和数据的广泛应用，其安全性问题也日益凸显。大数据安全面临的风险及防护挑战主要包括以下几个方面：
1. 数据泄露风险：大数据涉及个人隐私、商业机密等敏感信息，一旦数据泄露，可能导致严重的法律后果和经济损失。例如，2013年发生的“斯诺登事件”就是一个典型的数据泄露案例，导致大量政府和军事机密被公开。
2. 数据篡改与伪造：在大数据处理过程中，数据可能被恶意篡改或伪造，以掩盖真实信息或进行欺诈行为。例如，2016年爆发的WannaCry勒索软件攻击，就是通过加密用户文件，要求支付赎金来获取访问权限，严重威胁了全球范围内的计算机系统安全。
3. 数据滥用风险：大数据应用中，可能会出现数据滥用的情况，如未经授权的数据访问、数据滥用等。这不仅侵犯了个人权益，还可能导致社会不公和信任危机。例如，2017年曝光的某电商平台涉嫌大规模收集用户个人信息并用于广告推送，引发了公众对大数据应用的担忧。
4. 数据孤岛风险：不同行业、不同规模的企业之间存在大量的数据孤岛现象，这些孤岛之间的数据无法有效共享和交换，导致资源浪费和效率低下。例如，医疗、金融、交通等行业的数据孤岛问题一直备受关注，如何打破数据孤岛，实现跨行业、跨领域的数据融合，是大数据安全面临的重要挑战之一。
5. 技术漏洞风险：大数据技术本身可能存在漏洞，如数据库安全、云计算安全、物联网安全等方面的技术缺陷，可能导致数据泄露、服务中断等安全问题。例如，2018年爆出的某知名云服务提供商的安全事故，暴露出云计算平台在安全防护方面的不足。
6. 法规政策风险：随着大数据技术的发展和应用，相关的法律法规和政策也在不断更新和完善。如何在保护个人隐私、维护国家安全的同时，制定合理的法规政策，是大数据安全面临的一大挑战。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对个人数据的处理提出了严格的要求，这对全球范围内的大数据企业都提出了新的合规要求。
综上所述，大数据安全面临着多方面的风险和挑战，需要从技术、管理、法规等多个层面加强防护措施，确保大数据的安全、可靠和可持续发展。
