首先，从技术角度来看，大数据发布过程中最大的风险之一便是数据泄露的可能性。即便采取了加密算法、访问控制等多重防护措施，但随着量子计算等新兴技术的发展，传统加密手段可能在未来面临被破解的风险。此外，数据脱敏处理不当也可能导致敏感信息被间接还原，从而危及个人隐私乃至国家安全。

其次，在法律合规方面，不同国家和地区对于数据跨境传输有着严格的规定。例如，《通用数据保护条例》（GDPR）就对欧盟公民的数据出境提出了明确限制条件。如果企业在未充分了解目标市场法律法规的情况下贸然进行数据发布，则极有可能触犯当地法律，进而面临巨额罚款甚至业务中断的后果。

再者，伦理道德层面同样不容忽视。大数据的应用往往涉及到个体行为模式分析、消费习惯预测等内容，而这些信息若被滥用，则可能导致歧视性决策的产生，比如就业机会分配不公、保险费率差异对待等问题。因此，在设计数据发布方案时，必须确保其符合公平正义的原则，并尊重用户知情权和选择权。

最后，从社会影响的角度来看，大规模的数据发布还可能加剧数字鸿沟现象。一方面，掌握更多资源和技术优势的企业能够通过数据分析获取竞争优势；另一方面，缺乏相应能力的小型企业或个人则容易处于劣势地位。这种不平衡状态不仅不利于构建健康和谐的社会生态，也可能催生新的社会矛盾。

综上所述，在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险主要包括技术层面的数据泄露隐患、法律层面的合规挑战、伦理层面的价值冲突以及社会层面的利益失衡等方面。为了有效应对这些风险，我们需要建立更加完善的风险评估体系，加强跨学科合作，共同推动大数据产业健康可持续发展。