大数据发布涉及从数据收集到最终利用的整个流程，每个环节都可能带来潜在的风险。例如，在数据收集阶段，可能会因为数据来源不明确或数据获取方式不当而导致隐私泄露；在数据处理阶段，不当的数据分析方法可能导致敏感信息被无意间暴露；而在数据发布阶段，则需要特别关注数据脱敏是否充分，以及发布后的数据是否会被滥用。

为了有效应对这些风险，构建一个全面的大数据隐私保护生命周期模型显得尤为重要。该模型应当涵盖数据全生命周期中的各个阶段，并针对每个阶段的特点制定相应的隐私保护策略。比如，在数据收集时应严格遵守相关法律法规，确保数据来源合法合规；在数据处理过程中采用先进的加密技术和匿名化技术来保障数据安全；在数据发布之前进行全面的风险评估，确保发布的数据不会对个人隐私造成威胁。

此外，还需要建立完善的数据管理体系，包括但不限于数据分类分级制度、数据访问权限控制机制等，以进一步降低大数据发布的风险。同时，加强相关人员的安全意识培训也是必不可少的一环，只有当所有参与者都具备了足够的隐私保护知识和技能，才能更好地防范各种潜在的安全隐患。

总之，在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险不容忽视。通过科学合理的规划与管理，我们可以最大限度地减少这些风险，从而实现大数据价值的最大化利用，同时保护好用户的隐私权益。这一过程不仅考验着技术手段的进步，更需要社会各界共同努力，形成合力，共同推动大数据产业健康有序发展。