保障园林机械设备故障预测中大数据与云计算技术的安全性，可从以下几个方面着手：
数据加密
- 传输加密：采用SSL/TLS等加密协议，对在设备、云平台和用户端之间传输的大数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。
- 存储加密：对存储在云计算平台中的数据，使用AES等加密算法进行加密处理，确保数据在静态存储时的安全性，即使数据被非法获取，没有解密密钥也无法读取其中内容。
访问控制
- 身份认证：建立严格的身份认证机制，使用用户名、密码、数字证书等多种方式对访问数据和云计算平台的用户进行身份验证，只有通过认证的合法用户才能访问相关资源。
- 权限管理：根据用户的角色和职责，精细分配访问权限，如数据分析师可读取和分析数据，但无修改权限；设备维护人员只能访问与自己负责设备相关的数据等，防止越权访问。
安全审计
- 日志记录：对云计算平台和大数据系统中的所有操作进行详细的日志记录，包括用户登录、数据访问、系统配置更改等信息，以便追踪和审计。
- 定期审计：定期对系统进行安全审计，检查访问控制策略的有效性、数据的完整性和合规性等，及时发现潜在的安全漏洞和违规行为。
系统安全防护
- 网络安全防护：部署防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等网络安全设备，防止外部网络攻击，保护云计算平台和大数据系统的网络安全。
- 软件安全更新：及时对云计算平台的操作系统、数据库管理系统、大数据分析软件等进行安全更新和补丁修复，以应对新出现的安全漏洞。
数据备份与恢复
- 定期备份：制定数据备份策略，定期将大数据备份到其他存储介质或异地数据中心，防止数据因意外事件（如硬件故障、自然灾害等）丢失。
- 恢复测试：定期进行数据恢复测试，确保在需要时能够快速、准确地恢复数据，保证业务的连续性。