एक समाधान ऐसी कंपनियों के लिए उपभोक्ताओं को कई ऑप्ट-आउट विकल्प प्रदान करना है, जिससे उपभोक्ताओं को उनकी व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग पर सीमाएं बताने में सक्षम बनाया जा सके, जैसे
उपभोक्ता के व्यक्तिगत डेटा का उपयोग डेटा माइनिंग के लिए बिल्कुल नहीं किया जाना है।
उपभोक्ता के डेटा का उपयोग डेटा माइनिंग के लिए किया जा सकता है, लेकिन प्रत्येक उपभोक्ता की पहचान या कुछ डेटा जो किसी व्यक्ति की पहचान के प्रकटीकरण का कारण बन सकता है, उसे हटा दिया जाना चाहिए।
डेटा का उपयोग केवल इन-हाउस माइनिंग के लिए किया जा सकता है।
डेटा का उपयोग इन-हाउस और बाहरी रूप से भी किया जा सकता है।
इसके अलावा, कंपनियां उपभोक्ताओं को सकारात्मक सहमति प्रदान कर सकती हैं, यानी, उनके डेटा के द्वितीयक उपयोग के लिए डेटा माइनिंग के लिए ऑप्ट-इन करने में सक्षम बनाकर। वैचारिक रूप से, उपभोक्ताओं को टोल-फ्री नंबर पर कॉल करने या कंपनी की वेबसाइट पर ऑप्ट-इन या आउट करने और अपने व्यक्तिगत रिकॉर्ड तक पहुंच का अनुरोध करने में सक्षम होना चाहिए।
काउंटरटेररिज्म डेटा माइनिंग के लिए एक नया सॉफ्टवेयर क्षेत्र है जो सफल रुचि प्राप्त कर रहा है। काउंटरटेररिज्म के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग असामान्य पैटर्न, आतंकवादी गतिविधियों (जैसे बायोटेररिज्म), और धोखाधड़ी व्यवहार का खुलासा करने के लिए किया जा सकता है।
यह एप्लिकेशन क्षेत्र अपनी प्रारंभिक अवस्था में है क्योंकि यह कई चुनौतियों को देखता है। इनमें रीयल-टाइम माइनिंग, मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग (जैसे ऑडियो, वीडियो, और इमेज माइनिंग, टेक्स्ट माइनिंग) के लिए एल्गोरिदम विकसित करना और ऐसे एप्लिकेशन की जांच के लिए अनक्लासिफाइड डेटा खोजना शामिल है।
जबकि डेटा माइनिंग का यह नया ढांचा व्यक्तिगत गोपनीयता के बारे में चिंताएं उठाता है, यह ध्यान रखना आवश्यक है कि डेटा माइनिंग शोध असामान्य डिज़ाइन या गतिविधियों का पता लगाने के लिए एक उपकरण बनाने के लिए है, और ऐसे उपकरणों की आवश्यकता जो विशिष्ट डेटा तक पहुंच सके आतंकवादी पैटर्न या कार्यों को उजागर करने के लिए केवल अधिकृत सुरक्षा एजेंटों तक ही सीमित है।
कुछ डेटा सुरक्षा बढ़ाने वाली तकनीकें विकसित की गई हैं जो जानकारी की रक्षा करती हैं। डेटाबेस बहु-स्तरीय सुरक्षा मॉडल का उपयोग कई सुरक्षा स्तरों के अनुसार डेटा को परिभाषित और प्रतिबंधित करने के लिए कर सकते हैं, जिसमें उपयोगकर्ताओं को केवल उनके अधिकृत स्तर तक पहुंच की अनुमति होती है।
यह देखा गया है कि उपयोगकर्ता अपने अधिकृत सुरक्षा स्तर पर निश्चित क्वेरीज़ निष्पादित करके अभी भी अधिक संवेदनशील डेटा का अनुमान लगा सकते हैं, और वही संभावना डेटा माइनिंग के माध्यम से दिखाई दे सकती है।
एन्क्रिप्शन एक अन्य दृष्टिकोण है जिसमें व्यक्तिगत डेटा आइटम्स को एन्कोड किया जा सकता है। इसमें ब्लाइंड सिग्नेचर (जो पब्लिक की एन्क्रिप्शन पर निर्माण करते हैं), बायोमेट्रिक एन्क्रिप्शन (उदाहरण के लिए, जहां किसी व्यक्ति की आइरिस या फिंगरप्रिंट की छवि इस व्यक्तिगत डेटा को एन्कोड कर सकती है), और अनाम डेटाबेस (जो कई डेटाबेस के समेकन की अनुमति देते हैं लेकिन व्यक्तिगत डेटा तक पहुंच को केवल उन लोगों तक सीमित करते हैं जिन्हें समझने की आवश्यकता होती है व्यक्तिगत डेटा एन्क्रिप्टेड है और कई स्थानों पर सहेजा गया है)।
