在当今信息技术广泛应用的背景下，数据的安全性变得至关重要。大数据和云计算技术的发展，为信息的应用价值提升带来了巨大的机遇。大数据挖掘技术可以在海量信息中挖掘出有用的信息，而云计算技术则满足了信息在网络空间中的存储和处理需求。然而，在享受这些便利的同时，数据安全问题也日益凸显，成为亟需解决的挑战。
大数据技术的核心在于从大量数据资源中找到有价值的信息，并通过数据挖掘技术提升信息的利用率，优化资源组合。大数据技术的主要内容包括特殊数据资源的利用、保证数据的准确性、数据信息的可视化显示以及数据挖掘的多层次展开。大数据技术要求能够根据不同信息资源的需求，在不同的数据库下运行。同时，大数据技术还需要保证数据的准确性，及时展现有效数据，并清除无效数据，从而提高数据信息的利用率。此外，数据信息的可视化显示和多层次的数据挖掘也是大数据技术的重要组成部分。
云计算技术的应用降低了人们获取高价值计算能力的成本，用户可以根据自己的需求随时获取资源，并利用大量数据信息。云计算集成了大量的计算资源，通过虚拟技术降低了资源管理的难度。用户可以不受时间和地点限制地登录云平台，随时随地获取资源，并在云平台上进行存储和发送数据。在客户端，用户可以方便快捷地完成任务，且对计算机配置的要求并不高。
然而，大数据时代也带来了云计算环境下的数据安全问题。由于云平台汇集了来自多个来源的大规模数据，保证数据安全成为了一个新的挑战。数据安全、隐私安全以及云平台安全是主要的风险点。云平台是基于虚拟互联网技术构建的平台，存在安全风险。在用户向云平台提交数据时，云平台收集了大量数据信息，用户往往不清楚数据的具体位置。因此，不同用户在访问数据信息时，需要做好访问控制工作，避免数据信息泄漏导致安全事故。
为了保护云计算环境下的数据安全，需要采取多种措施。首先要控制数据信息的安全性，敏感度较高的数据不应交给云平台全权处理，用户可以创建仅限企业和指定用户使用的私有云平台，以确保数据信息的安全。认证和访问控制需要进一步强化，云平台作为一个虚拟平台，存在难以控制的安全风险。因此，需要升级安全技术，加强对网络安全技术和密码技术的投入，以增强数据信息的安全性，并加强身份认同管理。此外，提高安全意识也是至关重要的，用户应充分认识到数据安全的重要性，并在使用过程中严格遵循安全规定和最佳实践。
总而言之，大数据和云计算技术的应用为信息资源的利用和管理带来了革命性的改变，但同时也为数据安全带来了新的挑战。为确保数据安全可靠性，必须综合运用多种技术手段和管理措施，提升数据保护能力。随着技术的不断发展，数据安全策略和措施也需要不断更新和优化，以适应不断变化的网络安全环境。
