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마이크로데이터의 통계적 노출 제어 문제 해결은 전통적으로 마스킹 기법들에 의존해왔으며 또한 마스킹 기법들이 실무적으로 가장 널리 활용되고도 있지만, 서론과 제2절에서 언급하였던 것처럼 마스킹 기법은 노출 위험과 정보손실을 동시에 축소하기에는 한계를 가진다. 이는 자료 공급자 및 자료 이용자를 모두 만족시키기 어려운 한계를 가진다는 의미이기도 하다. 때문에 미국, 독일 등에서는 인위 자료(synthetic data)를 활용하여 공공이용 파일을 작성하는 것을 최근 꾸준히 연구해왔으나, 인위 자료의 활용 역시 많은 한계를 가지고 있다. 이제 여러 통계 기관들 및 학계의 관심은 인위 자료 활용보다는 차등 정보보호 이론을 적용한 분석 서버를 통한 자료 배포로 옮겨가고 있다고도 보인다.
마이크로데이터의 통계적 노출 제어 문제 해결에 쓰이던 마스킹 기법은 노출 위험, 정보 손실의 문제점이 존재한다. 일부 국가에서는 인위 자료를 활용하기도 하였으며, 정보보호 이론이 중시되고 있다. 