2.数据加密：对敏感数据进行加密，包括数据传输和数据存储过程中的加密，以保护数据的机密性。
大数据应用安全策略通常包括以下几个方面：
1. 访问控制：确保只有授权用户和系统可以访问大数据应用，采用强认证和授权机制，限制用户权限，并限制特定操作和功能的访问。
2. 数据加密：对敏感数据进行加密，包括数据传输和数据存储过程中的加密，以保护数据的机密性。
3. 数据备份与恢复：建立定期的数据备份和恢复策略，确保数据的完整性和可用性，以便在数据丢失或损坏的情况下能够进行及时恢复。
4. 安全监控与审计：实时监测大数据应用的安全事件和异常行为，记录和审计系统和用户的操作日志，以及检测和报告潜在的安全威胁。
5. 漏洞管理：定期进行漏洞扫描和安全评估，及时修补和更新系统和应用程序，以防止安全漏洞被攻击者利用。
6. 内部控制：建立合适的内部控制机制，包括访问控制、员工背景调查、数据隔离和权限管理，以减少内部威胁和泄漏风险。
7. 第三方合规性与延展：对于涉及第三方的大数据应用，进行供应链安全和合规性评估，并确保第三方符合相关的安全标准和合规要求。
大数据安全策略通常包括以下几个方面：
1. 数据隐私保护：采用数据加密和匿名化技术，保护用户的个人隐私和敏感数据。
2. 数据备份与恢复：建立定期的数据备份和恢复策略，确保数据的完整性和可用性，以便在数据丢失或损坏的情况下能够进行及时恢复。
3. 安全监控与审计：实时监测大数据系统和应用程序的安全事件和异常行为，记录和审计系统和用户的操作日志，以及检测和报告潜在的安全威胁。
4. 漏洞管理：定期进行漏洞扫描和安全评估，及时修补和更新系统和应用程序，以防止安全漏洞被攻击者利用。
5. 弱口令和账号管理：采用强密码策略，限制访问次数和登录尝试，以及定期更改默认密码和禁止共享账号。
6. 安全培训与意识：提供安全培训和意识教育，教育员工识别和应对安全威胁，并建立有效的安全沟通机制。
7. 威胁情报与漏洞信息共享：及时获取和应用最新的安全威胁情报和漏洞信息，通过信息共享和合作应对安全挑战。