大数据安全技术应用是当前信息安全领域的一个重要研究方向，它涉及到如何保护大规模、高维度的数据资产免受各种威胁和攻击。大数据安全技术的应用研究与实践主要包括以下几个方面：
1. 数据隐私保护：在大数据环境下，个人数据的隐私保护尤为重要。通过加密技术、差分隐私等手段，可以在不泄露个人信息的前提下，对数据进行匿名化处理，从而保护用户的隐私权益。
2. 数据审计与监控：通过对大数据的实时监控和审计，可以及时发现数据异常行为，防止数据被非法访问或篡改。常用的技术包括数据流分析、数据挖掘等。
3. 数据完整性保护：确保大数据中的数据不被篡改或破坏。这可以通过数据校验、时间戳、数字签名等技术来实现。
4. 数据访问控制：通过权限管理、角色划分等方式，限制对数据的访问，防止未经授权的用户访问敏感数据。
5. 数据分类与标签：对数据进行分类和标签，可以帮助用户更好地理解数据，同时也便于实施有针对性的安全策略。
6. 数据脱敏：在不暴露原始数据内容的情况下，对数据进行模糊处理，以降低数据泄露的风险。
7. 数据备份与恢复：定期备份数据，并在必要时能够快速恢复数据，以应对可能的数据丢失或损坏情况。
8. 数据生命周期管理：从数据的采集、存储、使用到销毁，全过程进行安全管理，确保数据在整个生命周期内的安全性。
9. 机器学习与人工智能：利用机器学习和人工智能技术，对大数据进行分析和预测，从而实现对潜在威胁的早期识别和防御。
10. 云安全：随着大数据越来越多地在云计算环境中存储和处理，云安全成为一个重要的研究领域。需要研究如何在云平台上实现数据的安全存储、传输和处理。
大数据安全技术的应用研究与实践是一个不断演进的过程，随着技术的发展和新型威胁的出现，相关的研究也在不断深入。例如，随着物联网的发展，边缘计算成为一个新的热点，如何在边缘计算环境中保障数据的安全成为一个值得关注的问题。同时，随着量子计算的发展，未来的数据安全将面临新的挑战，需要探索新的安全技术来应对这些挑战。
