在大数据时代，新型风险主要包括以下几个方面：
1. 隐私泄露风险：随着大数据的广泛应用，个人和企业的数据量激增，这为数据隐私保护带来了巨大挑战。黑客可能通过各种手段窃取、篡改或滥用个人信息，导致隐私泄露事件频发。
2. 数据安全威胁：大数据系统往往涉及到大量的敏感信息，一旦发生数据泄露或被恶意利用，可能导致严重的经济损失和社会影响。因此，确保数据的完整性、可用性和保密性是大数据安全的关键。
3. 算法偏见和歧视风险：大数据算法可能会因为训练数据集的问题而导致决策过程中出现偏见和歧视现象，从而影响社会公平和正义。例如，基于种族、性别、年龄等因素的筛选机制可能导致不公正的结果。
4. 人工智能伦理风险：随着人工智能技术的发展，如何确保ai系统的决策过程符合伦理规范，避免侵犯人类权益，成为亟待解决的问题。
5. 供应链安全风险：大数据时代，企业需要依赖外部供应商提供的产品和服务，这可能增加供应链中断的风险，尤其是在自然灾害、政治动荡等不可预测因素的情况下。
为了保障大数据安全，可以采取以下措施：
1. 制定严格的数据安全政策和法规：政府和行业组织应制定相应的法律法规，明确数据收集、存储、处理和传输的标准和要求，加强对数据的监管。
2. 加强数据加密和访问控制：采用先进的加密技术对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。同时，实施严格的访问控制策略，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
3. 建立数据泄露应急响应机制：制定详细的数据泄露应急预案，包括事故报告、调查、修复和补救措施等，以便在发生数据泄露时能够迅速采取行动。
4. 提高数据治理能力：建立健全的数据治理体系，包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等，确保数据的合规性和有效性。
5. 强化人工智能伦理审查：在开发和应用人工智能技术时，引入伦理审查机制，确保ai系统的决策过程符合伦理标准，避免潜在的歧视和偏见问题。
6. 增强供应链风险管理：与供应商建立紧密的合作伙伴关系，共同应对供应链中断的风险。同时，定期评估供应链的风险状况，及时调整供应链策略。
7. 培养大数据安全意识：加强员工对于大数据安全重要性的认识，提高他们的安全意识和技能水平，确保整个组织的安全文化得到加强。
8. 投资安全技术和人才：加大对安全技术和人才的投资，引进和培养具有大数据安全背景的专业人才，以应对日益复杂的网络安全威胁。
总之，在大数据时代，新型风险不断涌现，但通过制定严格的政策、加强技术防护、提升员工安全意识以及构建强大的安全管理体系，我们可以有效地保障大数据的安全。
