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大数据量每天都在急剧增加。 大数据预计将从2012年的2500艾字节增长到2020年的40, 000艾字节。因此，数据存储是一个严峻的挑战，只有云基础架构才能处理。 云之所以成为一种流行的选择，主要是因为其巨大的存储容量以及其使用条款和条件，不会对订户施加任何义务。 可以以预定期限内的订阅和服务的形式提供云存储。 之后，客户没有义务对其进行续订。
但是，将大数据存储在云中会带来新的安全挑战，而常规静态数据所采用的安全措施则无法应对这些挑战。 尽管大数据并不是一个新颖的概念，但仅在近年来，其收集和使用才开始加速。 过去，大数据存储和分析仅限于能够负担得起数据存储和挖掘所需基础结构的大公司和政府。 这样的基础设施是专有的，不会暴露于通用网络。 但是，现在可以通过公共云基础架构以便宜的价格为所有类型的企业提供大数据。 结果，出现了新的，复杂的安全威胁，并且它们继续成倍增长。
分布式编程框架中的安全性问题
分布式编程框架使用并行计算和存储技术来处理大数据。 在这样的框架中，未经身份验证或修改的映射器（将大型任务划分为较小的子任务，以便可以汇总这些任务以创建最终输出）会破坏数据。 有故障或已修改的工作程序节点（从映射器获取输入以执行任务）可能会通过窃听映射程序与其他工作器节点之间的数据通信来破坏数据。 恶意工作程序节点也可以创建合法工作程序节点的副本。 在如此庞大的框架中很难识别恶意映射器或节点，这使得确保数据安全性更具挑战性。
