大数据安全与传统网络安全相比，具有以下几个显著特点：
1. 数据规模和多样性：大数据安全面临的数据规模远超传统网络安全。传统网络安全通常针对的是固定的、结构化的数据集，而大数据则包括非结构化的、半结构化的数据，如社交媒体帖子、视频、日志文件等。这些数据的多样性使得安全防护更加复杂。
2. 实时性和动态性：大数据安全需要应对大量数据流的实时性，这意味着安全防护措施必须能够快速响应新的威胁和攻击。此外，随着数据量的不断增长，数据结构也在不断变化，因此安全防护策略也需要具备一定的灵活性和可扩展性。
3. 隐私保护：大数据安全的一个关键挑战是保护个人隐私。在处理大量敏感信息时，如何确保不泄露用户隐私是一个重要问题。这要求大数据安全措施不仅要防止数据泄露，还要确保合法合规地处理数据。
4. 跨域和分布式特性：大数据往往分布在多个系统和设备上，这使得跨域和分布式攻击变得更加容易。因此，大数据安全需要关注跨域通信和数据共享的安全，以防止数据被篡改或泄露。
5. 人工智能和机器学习的应用：大数据安全可以利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来检测和预防安全威胁。这些技术可以帮助自动化识别异常行为、恶意软件和其他潜在的安全风险，从而提高安全防护的效率。
6. 法规遵从性：随着数据保护法规的不断更新，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR），大数据安全需要确保其措施符合相关的法律法规要求。这要求企业在设计和实施大数据安全策略时，要充分考虑法规对数据处理和存储的要求。
7. 云环境和服务化架构：大数据安全还涉及到云计算和微服务架构等现代技术。这些技术使得数据可以在多个服务器和节点之间流动，增加了安全防护的难度。因此，大数据安全需要关注云环境中的安全性，以及如何确保微服务之间的安全通信。
8. 自动化和智能化：大数据安全的发展趋向于自动化和智能化。通过使用先进的数据分析技术和机器学习算法，企业可以自动检测和响应安全威胁，从而减少人工干预和降低误报率。
总之，大数据安全与传统网络安全相比，更注重数据的规模、动态性、隐私保护、跨域和分布式特性、人工智能和机器学习的应用、法规遵从性、云环境和服务化架构以及自动化和智能化等方面的特点。为了应对这些挑战，企业和组织需要采取综合性的安全策略，包括技术、管理和法律等多个层面的措施。
