งานวิจัยชิ้นนี้ประเมินและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลความปลอดภัยในการปกปิดข้อมูลและกลุ่มตัวจำแนกประเภทในการจำแนกประเภทชนิดต่างๆ ในปัจจุบันการทำเหมืองข้อมูลถูกใช้งานอย่างต่อเนื่องในจุดประสงค์ต่างๆเพื่อหาองค์ความรู้ การทำเหมืองข้อมูลจำเป็นที่จะต้องคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ใช้สอนโดยที่จะต้องป้องกันไม่ให้สามารถระบุตัวตนข้อมูลในชุดข้อมูลนั้นได้ การปกปิดข้อมูลถูกคิดค้นขึ้นมาโดยมีจุดประสงค์ที่ต้องการจะลดอัตราความเสี่ยงจากการถูกระบุตัวตน อย่างไรก็ตามการปกปิดข้อมูลถูกใช้งานคุณภาพของชุดข้อมูลก็จะลดลง ดังนั้นเราจำเป็นที่จะต้องคำนึงถึงสมดุลระหว่างความปลอดภัยของข้อมูลในการถูกระบุตัวตนและคุณภาพของชุดข้อมูล จุดประสงค์ของงานวิจัยชิ้นนี้คือทำการประเมินผลกระทบของการจำแนกประเภทด้วยข้อมูลที่ถูกปกปิดและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลความปลอดภัยและอัลกอริทึ่มกลุ่มตัวจำแนกประเภทต่างๆ มาตรวัดที่จะใช้ในการทดลองคือ ความแม่นยำของการจำแนกประเภท อัตราความเสี่ยงจากการถูกระบุตัวตน และ จำนวนข้อมูลที่ถูกลบ จากผลลัพธ์ที่ได้จากการทดลองสามารถสรุปได้ว่าความแม่นยำของการจำแนกประเภทระหว่างข้อมูลดั้งเดิมและข้อมูลที่ถูกปกปิดไม่ได้แตกต่างกันอย่างมีนัยยะสำคัญ