在数据安全视角下，大数据的质量与完整性保障不仅关乎数据的准确性和一致性，更强调在数据生命周期的各个环节确保数据的安全性、隐私保护以及法律法规的遵循。以下是从数据安全角度出发，保障大数据质量与完整性的关键措施：

1. **数据源安全**：
- 严格控制数据采集渠道，确保源头数据的真实性、合法性和权威性。
- 在数据采集过程中采用安全传输协议（如SSL/TLS），并对数据进行初步的过滤与清洗，剔除无效、错误或有害信息。

2. **数据传输安全**：
- 采用加密技术保护数据在传输过程中的完整性，防止数据在传输过程中被截取、篡改或伪造。
- 设计并实施严格的访问控制策略，确保只有授权的系统或用户才能访问数据。

3. **数据存储安全**：
- 数据存储应采用加密存储机制，保证静态数据的安全性。
- 实施多层次的物理和逻辑安全防护，包括防火墙、入侵检测系统、访问控制列表等。
- 对敏感数据进行隔离存储，并采用数据脱敏、匿名化等技术保护个人隐私和商业秘密。

4. **数据处理与分析安全**：
- 在数据处理和分析过程中，采用安全的计算环境，确保数据在计算过程中的隐私保护。
- 采用安全的大数据处理框架，如Apache Flink、Spark等，它们自带的数据保护机制有助于在处理大数据时防止数据泄露。

5. **数据质量管理**：
- 建立健全数据质量管理体系，对数据进行一致性、准确性、完整性和时效性等方面的评估与监控。
- 实施数据质量检测和修正流程，及时发现并修复数据质量问题，确保数据的高质量。

6. **数据完整性保障**：
- 使用数据完整性校验算法（如MD5、SHA等）确保数据在存储和传输过程中没有发生改变。
- 设计并执行数据备份和恢复策略，以应对数据丢失或损坏的情况，保证数据的完整性。

7. **合规与隐私保护**：
- 遵守国家和地区的数据保护法规，如GDPR、CCPA等，对涉及个人隐私的数据采取严格的安全管理措施。
- 实施数据生命周期管理策略，包括数据的收集、使用、共享、存储、销毁等各阶段的合规性管理。

通过上述措施的实施，可以在保障大数据质量的同时，强化数据安全防护，确保数据在安全、合规的前提下，最大限度地发挥其价值。