智能算法在软件开发中可以通过以下方式优化大数据处理与安全性：

性能优化：使用并行计算技术进行任务拆分和并发执行，加速数据处理过程。通过选择合适的分布式计算框架和参数调优来提高任务执行效率。开发针对性的优化算法或工具以提升特定场景下的性能。

数据分区和并行处理：对大数据集进行高效、快速的查询和分析，降低硬件成本。使用数据分区策略如范围分区、散列分区和组合分区，以及并行处理模型如MapReduce, Spark, 和 Apache Flink。

资源管理：优化内存和计算资源管理，使用高效的内存分配器，管理内存池，应用缓存机制，以及实现负载均衡和容器化技术。

存储层压缩和编码：采用数据压缩和编码技术如LZ4和HDFS块压缩，以减少存储空间和提高传输效率。使用列存储编码和数据碎片技术来优化数据访问和存储效率。

数据安全性：使用人工智能算法进行数据脱敏，保护敏感信息，同时确保数据的正常使用。通过角色和权限模型、数据审计和监控机制来限制数据访问并及时发现安全隐患。