1.一种大数据的安全防护方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取系统运行数据；对系统运行数据进行存储位置映射，得到数据位置映射表；

步骤S2：根据数据位置映射表进行实时数据加密，得到加密数据存储表；

步骤S3：获取系统内存数据；基于加密数据存储表对系统内存数据进行引用计数统计，得到数据引用状态表；对数据引用状态表进行残留检测分析，得到数据残留标记集；根据数据残留标记集进行残留数据多级缓存清除，得到内存清理验证表；对内存清理验证表进行碎片整理优化，得到优化内存布局图；其中，所述基于加密数据存储表对系统内存数据进行引用计数统计，具体为：获取系统内存页表，并对系统内存页表进行遍历分析，得到内存页面分布数据；其中，所述遍历分析采用位图扫描技术，记录每个内存页的使用状态；

对内存页面分布数据进行地址空间解析，得到内存空间映射数据，并根据内存空间映射数据进行数据区域标识，得到内存区域标记数据；

对内存区域标记数据进行安全属性提取，得到内存安全特征数据；

根据加密数据存储表对内存安全特征数据进行关联，得到数据关联映射表，并对数据关联映射表进行引用链追踪，得到内存引用链跟踪数据；

根据内存引用链跟踪数据进行访问频率统计，得到数据访问频度统计表，并对数据访问频度统计表进行生命周期动态评估，得到数据生命期评估表；

根据数据生命期评估表进行引用计数更新，得到引用数量统计数据，并对引用数量统计数据进行状态聚合，得到数据引用状态表；

其中，所述根据数据残留标记集进行残留数据多级缓存清除，具体为：对数据残留标记集进行分级分类，得到残留数据分级表，并根据残留数据分级表进行缓存层级划分，得到缓存层级结构数据；

对缓存层级结构数据进行清理策略制定，得到缓存清理策略表；

根据缓存清理策略表进行清理执行，得到清理执行状态数据，并对清理执行状态数据进行完整性检验，得到内存清理验证表；

步骤S4：根据优化内存布局图对分布式节点进行安全通道构建，得到节点通信配置表；

对节点通信配置表进行任务调度分配，得到安全任务分配表；根据安全任务分配表进行中断任务数据保护处理，得到任务保护状态表；对任务保护状态表进行节点同步更新，得到数据一致性验证表；

步骤S5：基于数据一致性验证表对分布式系统进行实时行为监控，得到行为异常检测表；根据行为异常检测表对分布式系统进行防护策略自适应调整，以执行大数据的安全防护。

2.根据权利要求1所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取系统运行数据，并对系统运行数据进行敏感度扫描识别，得到数据敏感度分级表；

步骤S12：根据数据敏感度分级表对系统运行数据进行分类汇总，得到运行数据类型列表，并根据运行数据类型列表对系统运行数据进行元数据提取，得到初始数据集安全元数据；

步骤S13：对初始数据集安全元数据进行全局唯一标识生成，得到数据标识号集，并根据数据标识号集对系统运行数据进行生命周期标记，得到数据生命周期表；

步骤S14：根据数据生命周期表对系统运行数据进行所有权映射，得到数据所有权表，并根据数据标识号集与数据所有权表进行标识关联绑定，得到数据安全标识集；

步骤S15：根据数据安全标识集对系统运行数据进行存储位置映射，得到数据位置映射表。

3.根据权利要求2所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，步骤S15包括以下步骤：步骤S151：对数据安全标识集进行数据流向统计，得到数据流向图，并对数据流向图进行处理节点识别，得到节点处理关系表；

步骤S152：根据节点处理关系表对系统运行数据进行依赖性识别，得到数据依赖矩阵；

步骤S153：根据数据依赖矩阵进行关系图构建，得到数据流转追踪图，并对数据流转追踪图进行存储区域划分，得到存储区域映射表；

步骤S154：对存储区域映射表进行地址空间分配，得到地址分配表，并根据地址分配表对系统运行数据进行位置索引创建，得到位置索引表；

步骤S155：根据位置索引表对系统运行数据进行位置关联映射，得到数据位置映射表。

4.根据权利要求1所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对数据位置映射表进行安全区域规划，得到安全区域划分表；

步骤S22：根据安全区域划分表进行内存隔离配置，得到物理内存隔离方案表；

步骤S23：根据物理内存隔离方案表进行分区边界划定，得到物理内存分区配置表，并对物理内存分区配置表进行访问规则定义，得到访问规则集；

步骤S24：根据访问规则集进行权限矩阵构建，得到内存访问控制表；

步骤S25：根据内存访问控制表进行实时数据加密，得到加密数据存储表。

5.根据权利要求4所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：步骤S251：对内存访问控制表进行地址空间规划，得到地址空间分布图；

步骤S252：根据地址空间分布图进行随机化参数计算，得到随机化参数表；

步骤S253：根据随机化参数表对内存访问控制表进行地址映射转换，得到动态地址映射表，并对动态地址映射表进行加密密钥生成，得到加密密钥表；

步骤S254：根据加密密钥表对动态地址映射表进行数据加密，并进行完整性校验，得到加密数据表和数据校验表；

步骤S255：根据数据校验表对加密数据表进行存储位置更新，得到加密数据存储表。

6.根据权利要求1所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，所述对数据引用状态表进行残留检测分析，具体为：对数据引用状态表进行内存扫描，得到内存数据分布图谱；

根据内存数据分布图谱进行异常特征提取，得到异常特征描述数据；

对异常特征描述数据进行残留规则匹配，得到残留规则匹配结果；其中，所述残留规则匹配采用预设的专家系统规则库；

根据残留规则匹配结果进行区域标记，得到数据残留标记集。

7.根据权利要求1所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，所述对缓存层级结构数据进行清理策略制定，具体为：根据缓存层级结构数据中的每个层级标识，提取缓存层级结构数据的数据使用频率、数据重要程度和数据更新时间；

若数据使用频率低于每天1次、数据重要程度为低且超过48小时未更新的数据，则设置清理优先级为1，采用直接删除方式，从而得到第一缓存清理策略；

若数据使用频率介于每天1‑5次、数据重要程度为中等且超过72小时未更新的数据，则设置清理优先级为3，采用归档方式并保留7天备份，从而得到第二缓存清理策略；

若数据使用频率高于每天5次或数据重要程度为高的数据，则设置清理优先级为5，获取系统内存使用率，仅在系统内存使用率超过预设的阈值且持续时间超过预设的观察周期时，才触发对所述数据使用频率高于每天5次或数据重要程度为高的数据的清理操作，清理时，优先选择最近一次访问时间最早的数据进行清理，且每次清理的数据量不超过系统内存总量的5％；

利用预设的预测模型对系统负载进行周期负载预测，得到预测负载值，当预测负载值超过预设警戒阈值时，对第二缓存清理策略和第三缓存清理策略中的时间阈值进行动态调整，即将72小时的等待时间调整至36小时；

将第一缓存清理策略、第二缓存清理策略与第三缓存清理策略记为缓存清理策略表。

8.根据权利要求7所述的大数据的安全防护方法，其特征在于，所述根据缓存层级结构数据中的每个层级标识，提取缓存层级结构数据的数据使用频率、数据重要程度和数据更新时间，具体为：根据层级标识获取层级的数据访问时间分布特征，计算时间衰减权重系数λ，时间衰减权重系数 其中，t为数据更新时间距当前的时间间隔，T为特征时间常数，特征时间常数T通过对层级的历史访问数据进行指数衰减拟合获得；

将时间衰减权重系数与原始访问次数相乘，得到数据使用频率；其中，原始访问次数为在预设时间段内记录层级的每个数据对象被访问的总次数；

根据层级标识获取层级的数据业务标签，业务标签包括核心业务数据、普通业务数据和临时数据；将核心业务数据的重要程度设置为高，将普通业务数据的重要程度设置为中，将临时数据的重要程度设置为低；

数据重要程度分为高、中、低三级，数据更新时间记录最后一次数据修改的时间戳。