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的侵害？

一种解决方案是，此类公司应为消费者提供多种退出选择，使消费者能够描述对其个人信息使用的限制，例如：

• 消费者的个人数据根本不用于数据挖掘。

• 消费者的数据可用于数据挖掘，但应删除每个消费者身份或可能导致个人身份泄露的一些数据。

• 数据只能用于内部挖掘。

• 数据可用于内部和外部。

此外，公司可以通过积极的同意来支持消费者，即允许消费者选择加入将其数据用于数据挖掘的二次用途。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，并请求访问其个人记录。

反恐是数据挖掘的一个新的软件领域，引起了人们极大的兴趣。反恐数据挖掘可用于揭露异常模式、恐怖活动（如生物恐怖主义）和欺诈行为。

这个应用领域仍处于起步阶段，因为它面临着一些挑战。这些挑战包括：开发实时挖掘算法、多媒体数据挖掘（如音频、视频和图像挖掘、文本挖掘）以及发现未分类数据以检查此类应用程序。

虽然这种数据挖掘的新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模式或活动的工具，并且此类工具访问特定数据以发现恐怖主义模式或行为的需求仅限于授权的安全人员。

已经开发出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权限。

人们认为，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，并且数据挖掘也可能出现同样的可能性。

加密是另一种方法，其中单个数据项可以被编码。这可能包括盲签名（基于公钥加密）、生物特征加密（例如，使用人的虹膜或指纹图像可以加密其个人数据）和匿名数据库（允许合并多个数据库，但仅限于需要理解个人数据的人员访问加密并保存在多个位置的个人数据）。

Ginni

更新于：2022年2月17日

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