잡음 더하기란 원자료의 값을 증폭시켜 자료 왜곡을 이용해 마스킹 자료를 얻는 방법이다. 잡음 더하기는 분류하는 목적에 따라 방법이 달라진다.
잡음 더하기는 원자료에 임의의 값을 더하거나 곱하는 방법으로, 잡음을 더해 주어 마스킹 자료를 얻는 방법이다. 확률분포에 의한 자료 왜곡은 각 변수에 가장 적합한 분포를 찾아서 그 분포를 가지고 마스킹 자료를 만드는 방법이다. 마이크로애그리게이션 방법은 원자료의 레코드를 최대한 동질적인 그룹으로 군집하는 방법이다. 순위교환 방법은 순위를 교환하는 방법이고, 자료 섞기 방법은 연속형 데이터에 적합한 방법으로 먼저 일반적인 혼동방법을 적용하여 민감한 변수의 값을 변경한 후 민감한 변수의 혼동된 값을 이용하여 자료 섞기를 적용하는 방법이다. 반올림 방법은 잡음 더하기의 특별한 경우로 반올림 한 값을 마스킹 자료로 사용하는 방법이다.