داده کاوی به عنوان یکی از ابزار های کلیدی در استخراج دانش از داده های بزرگ، همواره با چالش های مرتبط با محرمانگی و امنیت اطلاعات مواجه بوده است.هدف این پژوهش بررسی سطوح مختلف محرمانگی داده ها در فرایند داده کاوی وارائه چارچوبی برای مدیریت ریسک های ناشی از افشای اطلاعات حساس است.محرمانگی داده ها را می توان در سه سطح اصلی مورد ت وجه قرار داد: سطوح فردی که شامل اطلاعات شخصی و هویتی کاربران است، سطوح سازمانی که به داده های ملی تجاری، و عملیاتی شرکت ها مربوط می شود، و سطح ملی / اجتماعی که داده های کلان وحیاتی مانند اطلاعات سلامت عمومی یا داده های دولتی را دربرمی گیرد. روش تحقیق این مطالعه مبتنی بر نظام مند مقالات علمی وتحلیل تطبیقی رویکرد های مختلف حفظ محرمانگی در داده کاوی است. در این راستا تکنیک هایی مانند ناشناس سازی داده ها، رمزنگاری، داده کاوی امن و استفاده از الگوریتم های توزیع شده مورد بررسی قرار گرفته اند. همچنین نقش سیاست های حقوقی ومقررات بین المللی در تضمین محرمانگی داده ها تحلیل شده است. نتایج نشان می دهد که هر سطح محرمانگی نیازمند راهکار های متفاوتی است؛ در سطح فردی، تمرکز بر ناشناس سازی وکنترل دسترسی اهمیت دارد؛ در سطح سازمانی استفاده از الگوریتم های رمزنگاری و مدیریت ریسک داده ها ضروری است؛ و درسطح ملی، ترکیب فناوری های پیشرفته با چارچوب های قانونی و نظارتی می تواند اعتماد عمومی را افزایش دهد.دستاورد اصلی این پژوهش ارائه مدلی چند سطحی برای مدیریت محرمانگی داده ها در داده کاوی است که ضمن حفظ ارزش تحلیلی داده ها، امنیت و اعتماد را در استخراج دانش تضمین می کند. این چارچوب می تواند به عنوان راهنمایی برای پژوهشگران، سازمان ها و سیاست گزاران مورد استفاده قرار گیرد و مسیر اینده داده کاوی را به سوی تحلیل دقیق تر، امن تر و مسئولانه تر هدایت نماید.