并行计算在处理大规模数据时存在一些安全和隐私问题，主要包括数据泄露、数据篡改和计算节点安全等方面。为了保障数据的安全性，可以采取以下措施：
数据加密：对需要传输的数据进行加密，保障数据在传输过程中不被窃取或篡改。
访问控制：建立严格的访问控制策略，确保只有授权人员可以访问和操作数据。
安全计算框架：采用安全的计算框架，对计算过程进行安全监控和防护，防止恶意代码的注入和执行。
数据分片：将数据分片存储在不同的计算节点上，即使部分节点受到攻击，也不会导致全部数据泄露。
安全协议：使用安全的通信协议，如SSL/TLS，保障数据在传输过程中的机密性和完整性。
安全审计：建立完善的安全审计机制，对数据的访问和操作进行全面监控和记录，及时发现异常行为。
以上措施可以在实际应用中结合使用，以提高并行计算过程中数据的安全性和隐私保护。
例如，某金融机构需要进行大规模风险计算，可以采用数据加密和安全计算框架保障客户的隐私信息不被泄露，同时建立严格的访问控制，确保只有经过授权的分析人员可以访问风险数据，从而保障数据的安全性和隐私保护。