ऐसी कंपनियों के लिए एक समाधान यह है कि वे कई ऑप्ट-आउट विकल्पों के साथ उपभोक्ताओं का समर्थन करें, जिससे उपभोक्ता अपनी व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग की सीमाओं का वर्णन कर सकें, जैसे कि
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डेटा माइनिंग के लिए उपभोक्ता के व्यक्तिगत डेटा का उपयोग बिल्कुल भी नहीं किया जाना चाहिए।
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उपभोक्ता के डेटा का उपयोग डेटा माइनिंग के लिए किया जा सकता है, लेकिन प्रत्येक उपभोक्ता की पहचान या कुछ डेटा जिससे किसी व्यक्ति की पहचान का खुलासा हो सकता है, को हटा दिया जाना चाहिए।
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डेटा का उपयोग केवल आंतरिक खनन के लिए किया जा सकता है।
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डेटा का उपयोग घर के अंदर और बाहर भी किया जा सकता है।
इसके अलावा, कंपनियां उपभोक्ताओं को सकारात्मक सहमति के साथ समर्थन कर सकती हैं, यानी उपभोक्ताओं को डेटा माइनिंग के लिए अपने डेटा के द्वितीयक उपयोग को चुनने में सक्षम बनाकर। संकल्पनात्मक रूप से, उपभोक्ताओं को एक टोल-फ्री नंबर पर कॉल करने या कंपनी की वेबसाइट बनाने में सक्षम होना चाहिए ताकि वे ऑप्ट इन या आउट कर सकें और अपने व्यक्तिगत रिकॉर्ड तक पहुंच का अनुरोध कर सकें।
आतंकवाद विरोधी डेटा खनन के लिए एक नया सॉफ्टवेयर क्षेत्र है जो सफल हित है। आतंकवाद विरोधी के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग असामान्य पैटर्न, आतंकवादी गतिविधियों (जैसे जैव आतंकवाद), और कपटपूर्ण व्यवहार का खुलासा करने के लिए किया जा सकता है।
यह अनुप्रयोग क्षेत्र अपनी प्रारंभिक अवस्था में है क्योंकि इसमें कई चुनौतियाँ दिखती हैं। इनमें रीयल-टाइम माइनिंग, मल्टीमीडिया डेटा माइनिंग (जैसे ऑडियो, वीडियो और इमेज माइनिंग, टेक्स्ट माइनिंग) के लिए एल्गोरिदम विकसित करना और ऐसे अनुप्रयोगों की जांच के लिए अवर्गीकृत डेटा की खोज करना शामिल है।
जबकि डेटा माइनिंग की यह नई संरचना एकल गोपनीयता के बारे में चिंताओं को उठाती है, यह ध्यान रखना आवश्यक है कि डेटा माइनिंग अनुसंधान असामान्य डिजाइन या गतिविधियों का पता लगाने के लिए एक उपकरण का उत्पादन करना है, और ऐसे उपकरणों की आवश्यकता विशिष्ट डेटा तक पहुंचने के लिए आतंकवादी को उजागर करने के लिए पैटर्न या कार्य केवल अधिकृत सुरक्षा एजेंटों तक ही सीमित हैं।
जानकारी की सुरक्षा के लिए कुछ डेटा सुरक्षा सुधार तकनीकों को विकसित किया गया है। डेटाबेस कई सुरक्षा स्तरों के अनुसार डेटा को परिभाषित और प्रतिबंधित करने के लिए एक बहुस्तरीय सुरक्षा मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें उपयोगकर्ताओं को केवल उनके अधिकृत स्तर तक ही पहुंच की अनुमति होती है।
यह देखा गया है कि अपने अधिकृत सुरक्षा स्तर पर निश्चित प्रश्नों को निष्पादित करने वाले उपयोगकर्ता अभी भी अधिक संवेदनशील डेटा का अनुमान लगा सकते हैं, और यही संभावना डेटा माइनिंग के माध्यम से प्रकट हो सकती है।
एन्क्रिप्शन एक अन्य दृष्टिकोण है जिसमें एकल डेटा आइटम को एन्कोड किया जा सकता है। इसमें अंधा हस्ताक्षर (जो सार्वजनिक कुंजी एन्क्रिप्शन पर निर्मित होते हैं), बायोमेट्रिक एन्क्रिप्शन (उदाहरण के लिए, जहां किसी व्यक्ति की आईरिस या फिंगरप्रिंट की छवि इस व्यक्तिगत डेटा को एन्कोड कर सकती है), और अज्ञात डेटाबेस (जो कई डेटाबेस के समेकन की अनुमति देता है लेकिन पहुंच को सीमित करता है) व्यक्तिगत डेटा केवल उन लोगों के लिए जिन्हें व्यक्तिगत डेटा को समझने की आवश्यकता होती है, एन्क्रिप्ट किया जाता है और कई स्थानों पर सहेजा जाता है)।