이러한 프라이버시 정보들이 외부로 누출될 경우, 타인에 의해 악용될 소지가 있으므로, 아예 삭제하거나 다른 데이터로 변경한 후 배포해야 한다. 하지만 민감 정보를 삭제하더라도 준 식별자(quasi-identifiers, 데이터베이스에서 조인 연산의 기준이 되는 속성)속성에 해당하는 정보를 이용하면, 개인 프라이버시 정보를 쉽게 복구해낼 수 있다. 이러한 공격 형태를 속성 연결 공격(Attribute Linkage Attack) 또는 레코드 연결 공격(Record Linkage Attack)이라고 부른다. 이와 같은 공격을 방어하기 위해서 사용되는 방법이 데이터 익명화 기술이다. 익명화 기술 중 가장 널리 사용되는 방법이 사마리티와 스위니가 개발한 k-익명성과 l-다양성 기술이다. k-익명성 방법에서는 기존의 준 식별자에 해당하는 값을 좀 더 일반화된 값으로 변경하여, 최소한 k개의 같은 레코드들이 존재하게 만드는 방법으로써, 조인 연산을 수행하더라도 동일한 레코드가 최소 k개 존재하게 하여 레코드의 소유자가 누구인지 발견할 수 있는 확률을 1/k로 감소시키는 방법이다. 그러나 민감 속성값이 모두 동일한 경우에는 k-익명성 기술을 적용하더라도, 레코드의 소유자가 누구인지 알 수 있다. 이러한 경우에 동일한 속성값을 다른 값으로 대체함으로써, 소유자가 누구인지 알 수 없도록 하는 기술이 마찬드라에 의해 제안된 l-다양성 기술이다. 하지만 기존의 익명화 기술을 빅 데이터에 적용할 경우 정보 손실, 많은 처리 시간과 저장 공간 소요, 원 데이터의 분산 등의 문제점으로 인해, 데이터 배포 담당자들이 많은 어려움을 겪게된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 아래 그림과 같은 빅 데이터 익명화 통합 모델을 사용하기도 한다.
프라이버시 정보가 누출될 경우 악용 소지가 있어 삭제하거나 변경 후 배포해야 한다. 그러나 준식별자 정보를 이용하면 쉽게 복구할 수 있는데 이를 속성 연결 공격 또는 레코드 연결 공격이라 부른다. 이러한 공격을 막기 위해 사용되는 것이 데이터 익명화 기술로, 최소한 k개의 같은 레코드가 존재하게 하는 k-익명성과 동일한 속성값을 다른 값으로 대체해 소유자를 모르게 하는 l-다양성 기술이 있다. 