大数据查询行动轨迹信息可能涉及敏感数据，因此需要采取多种措施来保护这些信息不被泄露。以下是一些建议：
1. 数据加密：使用强加密算法对存储和传输的数据进行加密，确保即使数据被截获，攻击者也无法轻易解密并获取原始数据。
2. 访问控制：实施严格的权限管理，确保只有授权人员才能访问特定数据。可以使用角色基于的访问控制模型（rbac），根据用户的角色分配不同的访问权限。
3. 安全审计：定期进行安全审计，检查系统的安全漏洞和潜在风险，及时修复和更新系统以减少安全威胁。
4. 数据脱敏：在不违反隐私法律的前提下，对个人身份信息等敏感数据进行脱敏处理，例如通过替换或删除个人信息来隐藏原始数据。
5. 数据备份与恢复：定期备份重要数据，并在发生数据泄露或其他安全事件时能够迅速恢复数据，减少损失。
6. 入侵检测和防御系统：部署入侵检测和防御系统（ids/ips）来监控异常行为，及时发现并阻止潜在的数据泄露事件。
7. 物理安全：确保数据中心、服务器和网络设备受到适当的物理保护，防止未经授权的物理访问。
8. 法律法规遵循：遵守相关的数据保护法律法规，如gdpr、ccpa等，确保数据处理活动合法合规。
9. 员工培训：对员工进行数据安全意识培训，教育他们了解如何正确处理和保护敏感数据。
10. 第三方服务供应商管理：选择信誉良好的第三方服务提供商，并对他们的数据处理实践进行评估和管理。
11. 应急响应计划：制定并测试应急响应计划，以便在数据泄露事件发生时能够迅速采取行动，减轻损害。
12. 持续监控：实施持续的网络监控和入侵检测系统，以便及时发现异常活动并采取相应措施。
通过上述措施的综合应用，可以显著降低大数据查询行动轨迹信息被泄露的风险。然而，需要注意的是，没有任何技术手段能够完全保证数据的绝对安全，因此持续的监控、评估和改进是必要的。
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