确保大数据在跨行业共享时的隐私与安全平衡是一个复杂的问题，需要综合考虑多个方面。以下是一些可能的解决方案：
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隐私保护技术：采用匿名化、加密、脱敏等技术手段，对敏感数据进行处理，以保护个人隐私。
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合规规范：制定数据共享协议和规范，明确数据共享的目的、范围、权限与责任等，确保共享行为符合法律和行业相关的规定。
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访问控制与权限管理：通过建立严格的数据访问控制和权限管理机制，限制数据的访问和使用权限，确保只有合法的人员能够使用数据。
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数据审计与监控：建立数据共享的审计和监控机制，追踪数据的使用情况，及时发现并阻止未经授权的访问和使用。
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数据脱敏与聚合：在共享数据之前，对敏感信息进行脱敏处理，并进行数据聚合，使得共享的数据更难以被还原为个人身份。
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安全策略与技术保障：建立完善的安全策略和技术措施，包括网络安全、数据备份与恢复、入侵检测等，确保数据在共享过程中不会泄露或被攻击。
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数据共享责任：制定明确的数据共享责任制，明确数据共享涉及的各方的责任和义务，增加数据共享的可信度和可控性。
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教育和培训：加强对数据共享相关人员的教育和培训，提高他们的安全意识和隐私保护意识，减少数据共享过程中的人为失误。
这些措施的综合应用可以帮助实现大数据在跨行业共享时的隐私与安全平衡。同时，还需要继续研究和改进相关技术和法律法规，不断提高大数据共享的隐私保护和安全水平。