我们保护大数据隐私的方式是通过数学方法将大数据分解为不可识别、不可链接和不可解释的随机片段；然后，这些碎片可以通过互联网发送或存储在多个具有元数据隐私的云、服务器或设备中。攻击者需要在海量数据中搜索，以识别属于特定记录的片段。我们正在构建的本质上是一个大数据粉碎机，它将来自不同软件应用程序的大数据信息分散到无法识别的片段中，然后再存储或通信数据。通过这样做，该技术在保护大数据隐私方面提供了分布式信任。使用我们提出的技术，大数据受到不同安全机制的保护，无论是在静止状态还是在传输过程中。黑客将不得不访问多个存储位置和通信通道，以检索碎片并恢复原始记录。对于授权用户，可以使用元数据信息和相应的分解数据片段在任何软件应用程序、环境或平台中即时重建原始数据。软件应用程序的任何安全漏洞都局限于攻击过程中元数据的丢失量，因此我们提出的技术与加密不同，因为任何加密密钥的丢失都可能导致大量数据丢失。作为一种数学技术，我们提出的大数据隐私解决方案可以轻松集成并与现有的隐私保护技术（如匿名和加密技术）相结合。