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개인과 관계되는 정보를 유통함에 있어서 법제도적인 대책과 조직적인 대책을 완수하기 위해서는 기술적인 대책이 뒷받침되어야 한다. 프라이버시보호를 위해 정보유통에 강한 제약조건을 두게 되면 정보의 가치를 잃게 되거나 손상되어 사회적으로는 물론 정보주체자가 본인에게도 손실을 가져오게 된다. 서비스를 개인화하는데 있어개인정보는 불가결한 요소이기 때문이다. 이러한 문제를 기술적으로보완하기 위하여 최근 개인정보의 이용과 프라이버시보호의 밸런스를 취하는 방안이 연구되고 있다. 그중에서 프라이버시보호 데이터마이닝에 관한 연구가 대표적으로 관심을 받고 있는 연구이다. PPDM는 개인정보나 기밀정보의 안전성을 유지하고 개인의 프라이버시를 보호하면서 대규모의 데이터로부터 특징이나 규칙성 등을 추출하고 새로운 지식을 발견하는데 활용하기 위한 기술을 총칭하는 것이다. PPDM에는 데이터가 가진 정보의 일부를 누락시키거나 개인을 특정할 수 있는 요소를 삭제·은폐하는 등의 익명화 수법과 통계학적인 처리에 의해 DB에 잡음을 첨가하여 통계적인 성질을 유지하면서 데이터의 누설을 막는 교란수법, 데이터가 가진 정보에 손상을 입히지 않고 당사자 간에 정보를 주고받는 암호화수법 등이 있다. 현재는 정보공개에 일반적으로 활용될 수 있는 익명화 기술이 많이 연구되고 있다. 그러나 데이터의 익명화는 정보의 손실을 초래하여 데이터마이닝(data mining)의 결과에 영향을 미치게 됨으로 활용 용도에 따라 프라이버시 보호 수준을 고려하여 익명화 처리에 특히 주의를 기울일 필요가 있다. 암호화 수법중에는 데이터를 복수의 그룹에 나누어서 분리 보관하고 그룹 사이의 공개키 암호로 데이터를 암호화한 채로 필요에 따라 데이터마이닝(data mining)을 위한 계산을 실시하여 그 결과만을 전체 그룹 사이에 공유하는 비밀계산 기술도 최근 연구되고 있다.
최근 개인정보의 이용과 프라이버시보호의 밸런스를 찾는 방안이 연구중이다. 프라이버시보호 데이터마이닝에 관한 연구가 대표적이며 이 PPDM는 정보의 안전성을 유지하고 프라이버시를 보호하면서 새로운 지식을 발견하는데 활용한다. PPDM에는 익명화 수법, 교란수법, 암호화수법 등이 있으며 현재는 익명화 기술이 주로 연구되고 있지만 이는 정보 손실로 데이터마이닝의 결과에 영향을 줄 수 있으므로 주의가 필요하다. 