由于大数据和云计算技术的普及，个人数据将会得到更广泛的应用，也会有遭受数据泄露的风险。因而数据安全将在未来的安全领域尤为重要，大数据安全和云安全应该关注保障更多的是基于大量数据采集的动态安全。对于数据安全防护上，数据产生、采集、传输存储、使用、共享、销毁环节都应进行防护。在数据产生和采集过程中可以过滤恶意代码，保障数据的合法；在数据传输过程中，可以通过加密传输链路或对数据本身加密，保障数据的纯净；在数据使用、共享过程中，通过权限管理、数据脱敏、数据隔离、日志审计、实时监控等安全技术保障数据安全。
第一，基于物理层与网络层的安全，也就是基于基础设施的强大计算、带宽等能力来提供安全服务，目前主要是抵抗DDoS攻击和Web WAF服务，通过将客户的业务接入安全的服务，流量先经过安全的云，然后回到客户源站。长期来看，这是未来网络安全的大的趋势，因为在本地的硬件盒子有其限制：收到自身处理能力和所在IDC资源的限制，但是在云端就完全没有限制，另外基于云的DoS和WAF产品，其规则更新，系统维护，能够快速响应客户的需求。
第二：基于应用层与业务层的安全，这可能更多的是传统安全的防入侵，动态数据安全的防入侵与防泄漏，确保用户数据的隐私性。
人员管理。对于开发人员、测试人员、运维人员、系统管理人员的职能分工和职责明确上，要制定有效执行数据安全管理制度规范、策略。
数据安全。对于数据安全防护上，数据产生、采集、传输存储、使用、共享、销毁环节都应进行防护。在数据产生和采集过程中可以过滤恶意代码，保障数据的合法；在数据传输过程中，可以通过加密传输链路或对数据本身加密，保障数据的纯净；在数据使用、共享过程中，通过权限管理、数据脱敏、数据隔离、日志审计、实时监控等安全技术保障数据安全。
可以建立威胁情报防御系统，利用行为分析将威胁活动综合联系，发现潜在威胁，并通过把威胁的不同部分关联起来更新威胁数据库，从而能够实时做出响应，自动保护；甚至可以建立自动返回机制等双向更新数据流的方式，检测各个数据流来源以确定新型威胁，实现及时、智能的保护。
针对国家而言，因加快推进数据保护立法，做好数据确权等各项工作。规范人工智能、物联网设备等安全健康发展。在数据生产、采集、存储、加工、分析、服务等相关经济活动中，确保数据安全是当前立法的重中之重。
针对用户而言，不要随意在网上注册泄露自己号码，不要下载不明软件APP，使用软件时不要盲目开启各种权限。在互联网上要保护自己的隐私是比较困难的，但是要有一种防范意识，不要随便把自己的信息暴露在网上，降低隐私信息被泄露的危险。
