大数据环境中的常见安全风险有哪些，以及如何缓解这些风险？

由于规模、复杂性和数据源的多样性，大数据环境面临更高的安全风险。关键概念包括：随着分布式系统（Hadoop、Spark、NoSQL）的扩展，攻击面扩大；大规模数据泄露的可能性；以及不遵守GDPR或HIPAA等法规。其重要性深远；保护敏感的客户、财务或运营数据对于信任和法律合规至关重要。应用涵盖存储海量数据集的行业，如金融、医疗保健和零售，这些领域的风险可能导致巨大的财务和声誉损失。 核心风险包括：身份验证和访问控制不足；不安全的数据存储和传输导致数据暴露；日志记录和监控不足掩盖了数据泄露；易受攻击的API；不安全的数据处理框架；以及数据来源和生命周期管理的复杂性。这些漏洞直接损害数据的机密性、完整性和可用性。实际影响表现为数据盗窃增加、对敏感信息的未授权访问、分析管道中断，以及对未能实施强有力保护措施的组织进行重大财务处罚或法律诉讼。 缓解措施包括分层安全控制。首先，实施强大的身份管理和严格的基于角色的访问控制（RBAC），执行最小权限访问。对静态数据（例如HDFS加密）和传输中的数据（TLS/SSL）进行加密。对大数据组件定期进行漏洞扫描和渗透测试。通过集中式日志记录、监控和异常检测工具增强可见性。通过身份验证、速率限制和验证来保护API。建立健全的数据治理，包括分类、 masking 和严格的删除策略。遵守安全框架（CIA三元组）可显著降低泄露影响并确保法规合规性。