这一技术包括了对RFID系统筛选隐私数据、对筛选后的数据进行加密，如何进行密钥分配管理等三个方面。该技术包括三项内容：隐私数据筛选方法、隐私数据的细粒度加密方法和密钥管理方法。
（1）隐私数据筛选方法研究
数据保护的通常方法是对数据整体或局部进行加密。对资源不足的RFID系统环境来说，对具有关联性及语义性、海量性、多态性等数据进行加密是不可行的。这种方法将带来非常繁重的加密工作量，解密时间也会很长。
另外，对于有结构数据的整体加密还会带来一个新的挑战，即如何对需要加密的信息进行查询。比如数据库中相当一部分甚至绝大部分数据都是普通数据，不是隐私数据，因而比较好的解决办法是仅对不同需求的隐私数据进行加密。因此需要制定一套完善的隐私数据定义、查找、分级规则，这样可以只对隐私数据进行筛选和保护，因而可以降低加解密模块的负担并将减少网络延迟。
（2）隐私数据加密方法研究
RFID系统中的数据以明文形式存于网络中，其存储形式可能是分布式的也可能是集中式的，但都会受到安全威胁，通过加密技术可以有效保护隐私数据，同时必须考虑安全和性能的平衡，因此加密粒度和加密算法的选取与设计显得尤为重要。加密粒度可以分为表级、行级、列级、数据项级，不同加密粒度特点不同，加密粒度越小灵活度越高安全性越好，但是实现技术也越复杂，需根据隐私数据筛选情况，选择合适的加密粒度。例如：对于表级隐私数据，通过研究建立的密钥管理方法分配的不同表密钥，进行表级加密，该方式实现简单，但是并不是表中多有的数据都是隐私数据。在不同需求下，对隐私数据的定义和加密对象会有不同，并且表级密钥泄漏后会使得表中所有的数据均丢失。因此，需要针对不同的应用场景选择细粒度的加密方法，即使数据泄漏也是某一粒度下的数据暴露，不会造成大规模的数据泄漏事件发生。这种加密方法更加灵活，安全性最高，但是技术也最复杂。