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인위 자료 생성의 기본 아이디어는 표본 조사를 통해 모집단을 대표하는 다수의 표본추출이 가능한 것처럼, 조사된 표본과 구조가 유사한 인위 자료 세트들을 통계적으로 생성하자는 것이며, 생성 방법은 베이지안 사고를 기반으로 한다. 목표로는 공표 자료 내 어떤 응답 단위도 원래 자료 내 민감 변수의 값을 가지지 않고, 원래 자료에서 가능한 통계 분석이나 추론이 공표 자료에서도 가능할 것을 추구한다(Rubin, 1993). 이것은 노출 위험은 없이 자료 구조를 보존하여 마이크로데이터를 공표하고자 하는 것을 의미한다. 인위 자료 생성과정은 모집단에서 개체(레코드)를 추출해 인위 자료 세트(들)을 구성하고 원래의 조사자료를 기반으로 만든 모형을 가지고 다중 대체(multiple imputation) 기법(Rubin, 1993)을 사용해 위의 인위 자료 세트를 채우며 각 인위 자료 세트들에서 얻은 통계량을 결합하는 방법(combining rule)을 제시하는 단계를 가진다. 관련 연구 결과로는 2001년 프랑스의 종단 연계자료(Abowd와 Woodcock, 2001), 독일 IAB 기관 패널 조사(Drechsler와 Reiter, 2009) 및 미국 사업체 종단자료(Kinney 외, 2011)의 인위 자료 생성 사례가 있다. 독일과 미국 사례에서는 전체 자료를 인위 자료로 교체하지 않고 부분적으로 인위 자료를 교체하는 방법을 사용하였다.
인위 자료 생성의 기본 아이디어는 표본의 구조와 유사한 인위 자료 세트들의 통계적 생성으로, 공표 자료에 원래 자료의 민감 변수 값을 갖는 응답이 없고 원래 자료에서 가능한 통계 분석과 추론이 공표 자료에서도 가능한 것이 목표다. 모집단에서 추출한 개체로 인위 자료 세트를 만들고 다중 대체 기법을 활용하여 이를 채우며 각 세트의 통계량 결합 방법을 제시한다.