数据安全在数字孪生技术与大数据融合中的实践主要体现在以下几个关键环节：

1. **数据采集与传输安全**：
- 在数字孪生系统中，各类传感器和设备产生的实时数据需要通过安全的通信协议进行传输，例如使用加密传输协议（如HTTPS、TLS）确保数据在传输过程中的保密性和完整性。
- 对于IoT设备，应该加强身份验证与授权管理，确保只有合法设备能够接入数据采集网络。

2. **数据脱敏与隐私保护**：
- 在大数据分析前，对包含敏感信息的数据进行脱敏处理，例如采用匿名化、假名化或差分隐私等技术，确保在不影响分析效果的同时保护个人隐私和商业秘密。
- 对于数字孪生模型中的地理信息、用户行为数据等敏感信息，采用合适的数据保护策略，如基于角色的访问控制（RBAC）。

3. **数据存储安全**：
- 采用加密存储技术对大数据存储进行保护，确保无论是存储在云端还是本地的数据仓库，都能抵御未经授权的访问。
- 实施多层防护，包括防火墙、入侵检测系统（IDS）、访问控制列表（ACL）等，确保数据存储系统的安全性。

4. **数据处理与分析安全**：
- 在大数据处理过程中，利用安全计算环境（如可信执行环境TEE）确保数据在计算过程中始终处于加密状态，实现“数据可用不可见”。
- 在数字孪生应用中，通过严格的权限管理及操作审计，确保只有授权用户或系统能对数据进行访问和分析。

5. **数据生命周期管理**：
- 规范数据的全生命周期安全管理，包括数据创建、使用、共享、销毁等各阶段，确保在数据从产生到消失的全过程都受到严密保护。
- 对过期或不再需要的数据进行安全销毁，防止因数据残留导致的安全风险。

6. **合规与审计**：
- 遵循相关法律法规要求，如GDPR、CCPA等，确保在数据融合与数字孪生应用中的数据处理符合国际和地区的数据保护法规。
- 建立完善的审计机制，记录数据的使用情况，以便于追踪数据流动过程，及时发现和处理安全风险。

通过以上实践，可以在数字孪生技术与大数据融合的背景下，建立一个全方位、多层次的数据安全保障体系，确保数据在从采集、传输、处理到存储和销毁的整个生命周期中始终保持安全可控。