这些原则如何帮助保护客户免受收集个人客户数据的公司侵害?
data miningdatabasedata structure更新于 2026/2/3 18:07:17
一种解决方案是，这类公司为消费者提供多种选择退出选项，让消费者能够描述其个人信息使用的限制，例如
消费者的个人数据绝对不得用于数据挖掘。
消费者的数据可以用于数据挖掘，但每个消费者的身份或一些可能导致个人信息泄露的数据应该被删除。
这些数据只能用于内部挖掘。
这些数据既可以在内部使用，也可以在外部使用。
此外，公司可以通过积极同意的方式支持消费者，即允许消费者选择是否将其数据用于数据挖掘的二次使用。从概念上讲，消费者必须能够拨打免费电话或访问公司网站来选择加入或退出，并请求访问他们的个人记录。
反恐是数据挖掘领域一个颇具前景的新领域。反恐数据挖掘可用于揭示异常模式、恐怖活动(例如生物恐怖主义)和欺诈行为。
该应用领域尚处于起步阶段，因为它面临着诸多挑战。这些挑战包括开发实时挖掘算法、多媒体数据挖掘算法(例如音频、视频和图像挖掘、文本挖掘)，以及发现非机密数据以测试此类应用。
虽然这种新的数据挖掘结构引发了对个人隐私的担忧，但必须注意的是，数据挖掘研究旨在开发一种用于检测异常设计或活动的工具，并且只有授权的安全人员才需要此类工具访问特定数据以发现恐怖分子模式或行动。
已经开发了一些数据安全改进技术来保护信息。数据库可以使用多级安全模型，根据多个安全级别定义和限制数据，用户只能访问其授权级别的数据。
有人认为，用户在其授权的安全级别执行特定查询仍然可以推断出更敏感的数据，并且通过数据挖掘也会出现同样的可能性。
加密是另一种对单个数据项进行编码的方法。这可以包括盲签名(基于公钥加密)、生物特征加密(例如，人的虹膜或指纹图像可以编码这些个人数据)和匿名数据库(允许整合多个数据库，但将个人数据的访问权限限制为只有那些需要了解个人数据是否已加密并存储在多个位置的人员)。
