마이크로데이터의 비밀보호를 위해 세계 각 통계작성 기관 및 학계의 연구자들은 활발한 연구 활동을 지속해 왔다. 비밀보호(confidentiality)는 통계적 노출제어(statistical disclosure control/limitation)라고도 불리며, 노출제어는 학술적으로 크게 매스킹, 인위자료 및 분석 서버 기반 대안이라는 세 분야로 나눌 수 있다. 이 중 실무적인 차원에서 세계적으로 주로 활용되고 있는 것은 매스킹 기법들이라 할 수 있으며, 마이크로데이터 제공시 보다 완전한 통계적 노출제어를 위한 인위(synthetic)자료나 자료 제공·분석용 서버와 관련된 노출제어 연구는 계속해서 진행되고 있는 상황이다. 통계개발원에서는 최근 2년간 마이크로데이터의 비밀보호를 집중적으로 연구하였고, 해외 다른 기관들과 마찬가지로 마이크로데이터의 보다 완전한 통계적 노출제어를 위한 연구를 지속해나갈 계획이다. 다만, 이러한 흐름 가운데 현재 실무적인 차원에서 사용할 수 있는 매스킹 기법들의 적용 및 노출위험과 자료유용성 측정을 통한 매스킹 방안 평가의 노하우를 관련자들이 최대한 쉽게 습득할 수 있도록 관련 연구 결과를 안내서 형태로 정리하고자 한다. 
노출제어 중 실무적인 차원에서 세계적으로 주로 활용되고 있는 게 뭐야
매스킹 기법