大数据安全检测的问题与解决方法是指针对大数据环境下的安全风险和挑战，采取一系列措施和技术手段来确保数据的安全性、完整性和可用性。大数据安全检测涉及多个方面的问题，包括数据泄露、数据篡改、数据丢失、数据滥用等。为了解决这些问题，需要采取以下几种方法：
1. 数据加密：对存储和传输的数据进行加密，以防止未经授权的访问和篡改。常用的加密算法有AES、RSA等。
2. 访问控制：通过身份验证和权限管理，限制对数据的访问，确保只有授权用户才能访问敏感数据。可以使用角色基于访问控制（RBAC）和属性基访问控制（ABAC）等技术。
3. 数据脱敏：在处理敏感数据时，对数据进行脱敏处理，以保护个人隐私和商业机密。常见的脱敏技术有数据掩码、数据混淆等。
4. 数据备份和恢复：定期备份数据，以防数据丢失或损坏。同时，建立完善的数据恢复机制，以便在发生数据丢失或损坏时能够迅速恢复。
5. 入侵检测和防御：部署入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实时监控网络流量，发现潜在的安全威胁并采取相应的防护措施。
6. 漏洞管理和修复：定期扫描系统和应用程序，发现潜在的漏洞并进行修复。同时，制定漏洞管理策略，确保及时响应和处理漏洞。
7. 安全审计：定期进行安全审计，检查系统和应用程序的安全状况，发现潜在的安全隐患并进行整改。
8. 安全培训和意识提升：提高员工的安全意识和技能，使他们能够识别和防范安全威胁。
9. 法律和政策遵循：遵守相关法律法规和行业标准，确保数据处理活动合法合规。
10. 应急响应计划：制定应急响应计划，以便在发生安全事件时能够迅速采取措施，减少损失。
总之，大数据安全检测是一个复杂的过程，需要从多个方面入手，采取多种技术和方法来确保数据的安全性。随着技术的发展和威胁环境的变化，大数据安全检测的方法和策略也需要不断更新和完善。
