Một giải pháp là các công ty như vậy có thể hỗ trợ người tiêu dùng bằng một số lựa chọn từ chối, cho phép người tiêu dùng mô tả những hạn chế trong việc sử dụng thông tin cá nhân của họ, chẳng hạn như
-
Dữ liệu cá nhân của người tiêu dùng hoàn toàn không được sử dụng để khai thác dữ liệu.
-
Dữ liệu của người tiêu dùng có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu, nhưng danh tính của từng người tiêu dùng hoặc một số dữ liệu có thể dẫn đến việc tiết lộ danh tính của một người sẽ bị xóa.
-
Dữ liệu chỉ có thể được sử dụng để khai thác nội bộ.
-
Dữ liệu có thể được sử dụng trong nhà và bên ngoài.
Hơn nữa, các công ty có thể hỗ trợ người tiêu dùng với sự đồng ý tích cực, tức là bằng cách cho phép người tiêu dùng chọn tham gia sử dụng dữ liệu thứ cấp của họ để khai thác dữ liệu. Về mặt khái niệm, người tiêu dùng phải có thể gọi đến số điện thoại miễn phí hoặc tạo trang web của công ty để chọn tham gia hoặc không tham gia và yêu cầu quyền truy cập vào hồ sơ cá nhân của họ.
Chống khủng bố là một lĩnh vực phần mềm mới để khai thác dữ liệu được quan tâm thành công. Khai thác dữ liệu để chống khủng bố có thể được sử dụng để tiết lộ các mô hình bất thường, các hoạt động khủng bố (chẳng hạn như khủng bố sinh học) và hành vi gian lận.
Lĩnh vực ứng dụng này đang ở giai đoạn sơ khai vì nó có nhiều thách thức. Chúng bao gồm các thuật toán đang phát triển để khai thác thời gian thực, khai thác dữ liệu đa phương tiện (chẳng hạn như khai thác âm thanh, video và hình ảnh, khai thác văn bản) và khám phá dữ liệu chưa được phân loại để kiểm tra các ứng dụng đó.
Mặc dù cấu trúc khai thác dữ liệu mới này làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư đơn lẻ, nhưng cần lưu ý rằng nghiên cứu khai thác dữ liệu là để tạo ra một công cụ để phát hiện các thiết kế hoặc hoạt động bất thường và nhu cầu của các công cụ đó để truy cập vào dữ liệu cụ thể để phát hiện ra khủng bố. các mẫu hoặc hành động chỉ giới hạn ở các đại lý bảo mật được ủy quyền.
Một số kỹ thuật cải thiện bảo mật dữ liệu đã được phát triển để bảo vệ thông tin. Cơ sở dữ liệu có thể sử dụng mô hình bảo mật đa cấp để xác định và hạn chế dữ liệu theo nhiều cấp độ bảo mật, với cách tiếp cận chỉ được phép của người dùng đối với cấp độ được ủy quyền của họ.
Người ta thấy rằng người dùng thực hiện các truy vấn xác định ở cấp độ bảo mật được phép của họ vẫn có thể suy ra dữ liệu nhạy cảm hơn và khả năng tương tự cũng có thể xuất hiện thông qua khai thác dữ liệu.
Mã hóa là một cách tiếp cận khác trong đó các mục dữ liệu đơn lẻ có thể được mã hóa. Điều này có thể bao gồm chữ ký mù (xây dựng dựa trên mã hóa khóa công khai), mã hóa sinh trắc học (ví dụ:trong đó hình ảnh mống mắt hoặc dấu vân tay của một người có thể mã hóa dữ liệu cá nhân này) và cơ sở dữ liệu ẩn danh (cho phép hợp nhất một số cơ sở dữ liệu nhưng hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân chỉ những người được yêu cầu hiểu dữ liệu cá nhân được mã hóa và lưu ở nhiều vị trí).