综上所述，大数据隐私保护需要通过数据匿名化、最小化原则、数据安全保护、合规监管机制、数据拥有权和控制权、透明度和知情同意、隐私保护技术创新、个体隐私权补偿机制等方案来平衡创新与个人隐私的安全需求。这些方案可以实现在大数据应用中保护个人隐私的同时，促进大数据创新的发展。
大数据隐私保护需要在创新与个人隐私之间寻求平衡，确保个人隐私得到充分保护的同时，促进大数据创新的发展。以下是一些安全方案：
1. 数据匿名化：通过删除或脱敏个人身份信息，保护个人隐私，在匿名化的基础上进行数据分析和挖掘，以实现创新。
2. 数据最小化原则：只收集、使用和共享必要的个人数据，避免收集不必要的个人信息，以减少潜在的隐私风险。
3. 数据安全保护：采取严格的数据安全措施，包括加密、访问控制、安全审计等，防止未经授权的访问和数据泄露。
4. 合规监管机制：建立合适的法律法规和监管机制，监督和管理大数据的收集、使用和共享行为，确保隐私权利的合法保护。
5. 数据拥有权和控制权：个人具有对自己的数据拥有权和控制权，可以选择是否共享个人数据，以及选择共享给哪些机构。
6. 透明度和知情同意：向个人提供充分的信息和透明度，告知数据收集和使用的目的和方式，并征得个人的知情同意。
7. 隐私保护技术创新：不断推进隐私保护的技术创新，如差分隐私、同态加密等，以平衡创新和个人隐私的需求。
8. 个体隐私权补偿机制：对于未经授权的个人数据使用行为，建立合理的补偿机制，强化对违法行为的惩罚。
综上所述，大数据隐私保护需要通过数据匿名化、最小化原则、数据安全保护、合规监管机制、数据拥有权和控制权、透明度和知情同意、隐私保护技术创新、个体隐私权补偿机制等方案来平衡创新与个人隐私的安全需求。这些方案可以实现在大数据应用中保护个人隐私的同时，促进大数据创新的发展。