大数据安全框架结构主要包括以下几个部分：
1. 数据收集与存储：这是大数据安全框架的基础，包括数据的采集、存储和传输。在这个阶段，需要确保数据的安全性，防止数据被非法访问或泄露。这通常通过加密技术、访问控制策略和数据备份来实现。
2. 数据处理与分析：在这个阶段，对收集到的数据进行清洗、转换和整合，以便进行分析和挖掘。在这个过程中，需要确保数据的完整性和准确性，防止数据丢失或被篡改。这通常通过数据校验、数据质量监控和数据恢复策略来实现。
3. 数据分析与挖掘：在这个阶段，通过对处理后的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和知识。在这个过程中，需要确保数据的隐私性和安全性，防止数据被滥用或泄露。这通常通过数据脱敏、数据匿名化和数据加密来实现。
4. 数据应用与服务：在这个阶段，将分析后的数据应用到各种场景中，如业务决策、产品推荐、风险预警等。在这个过程中，需要确保数据的安全性和可靠性，防止数据被篡改或失效。这通常通过数据审计、数据监控和数据恢复策略来实现。
5. 数据治理与合规：在这个阶段，对整个大数据生命周期进行管理和控制，确保数据的合法使用和保护。这包括制定数据政策、建立数据治理体系、遵守相关法规和标准等。
6. 安全技术与工具：为了实现上述各个阶段的安全目标，需要采用一系列的安全技术和工具，如防火墙、入侵检测系统、数据加密技术、访问控制策略、数据备份和恢复策略等。
总的来说，大数据安全框架结构是一个多层次、全方位的安全防护体系，旨在确保大数据的采集、处理、分析和应用过程的安全性和可靠性。
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