K-map דומה מאוד ל-k-anonymity, אבל הוא מניח שהתוקף כנראה לא יודע מי נמצא במערך הנתונים. כדאי להשתמש במיפוי k אם מערך הנתונים קטן יחסית, או אם רמת המאמץ הנדרשת להכללת מאפיינים תהיה גבוהה מדי.
בדומה ל-k-anonymity, k-map מחייב אתכם לקבוע אילו עמודות במסד הנתונים שלכם הן מזהים למחצה. בפעולה הזו אתם מציינים באילו נתונים התוקף ישתמש כנראה כדי לשחזר פרטי זיהוי של נושאים. בנוסף, כדי לחשב ערך של מפת k, צריך מערך נתונים של זיהוי מחדש: טבלה גדולה יותר שאפשר להשוות אליה את השורות במערך הנתונים המקורי.
במאמר הזה מוסבר איך לחשב ערכי מיפוי של k למערך נתונים באמצעות Sensitive Data Protection. לפני שממשיכים, מומלץ לעיין בנושא הקונספט של ניתוח סיכונים כדי לקבל מידע נוסף על מפת k או על ניתוח סיכונים באופן כללי.