즉, 조금만 더 신경 써서 비식별화를 수행하면 경제성을 고려할 때, 익명 정보의 재식별화는 사실상 불가능하다. 따라서 사전 동의를 받지 않은 익명 정보의 공유를 무조건 금지하기보다는 익명화를 수행하는 절차를 체계화하는 것이 바람직할 것이다. 익명화를 수행하는 대표적인 방법론으로 k-Anonymization 방법론이 있는데, 성별, 생년월일, 주소 등의 준 개인식별정보를 조합하여 개인을 식별할 수 없도록 각 조합당 최소 k명 이상의 사례가 존재하도록 해당 상세정보를 개략적인 범주 (category) 정보로 대체한다. k값이 커질수록 재식별화 가능성을 낮출 수 있는 대신 정보의 질도 하락한다. 민감한 정보일수록 k값을 높게 요구하고, 민감도가 낮은 정 보는 k값을 낮게 요구하는 융통성이 필요하다.
사전 동의가 없었던 익명 정보의 공유를 금지하는것보다 익명화 수행 절차를 만드는 것이 유용할 것이다. 익명화를 수행하는 대표적 방법론으로는 k-Anonymization이 있다. 