마이크로데이터를 매스킹 하는 방안은 여러 가지가 있을 수 있다. 예를 들면, 잡음을 추가할 수도 있고, 국소통합을 할 수도, 또 국소통합 처리된 자료에 잡음을 추가할 수도 있다. 여기에 세부 알고리즘까지 따진다면 수십 가지의 매스킹된 파일을 생성하는 것이 가능하게 된다. 매스킹 방안이 많을 수 있기 때문에 어쩌면 매스킹 기법 적용 자체보다도 매스킹 처리된 여러 마이크로데이터 중에서 어느 파일을 선택하여 공표하는 것이 타당한가를 결정하는 것이 더욱 어려운 문제일지도 모른다. 더 나아가서 마이크로데이터에서 노출위험이 높은 레코드만을 선별하여 매스킹 처리를 할 수 있다면, 더욱 효율적인 매스킹 방안을 모색할 수 있을 뿐만 아니라 매스킹이 아닌 다른 통계적 노출제어 기법에서도 그러한 개체(응답 단위)별 노출위험 측도가 활용될 수도 있다. 
국소통합을 하거나 잡음을 보태는 것은 무엇을 하는 방법이니
마이크로데이터를 매스킹