Un quasi-identificatore è un campo dati che non identifica una persona da solo, ma può indicare quella persona quando viene combinato con altri campi. Esempi comuni includono fascia di età, codice postale, genere, titolo professionale o date di diagnosi. In un dataset clinico, ogni campo può sembrare innocuo se considerato isolatamente, eppure la combinazione può restringere le possibili corrispondenze a un singolo individuo.
I quasi-identificatori sono importanti perché rappresentano una delle principali fonti di rischio di re-identificazione. Gli aggressori possono confrontare record anonimizzati con fonti di dati esterne per dedurre a chi appartiene un record, anche quando nomi e numeri dei pazienti vengono rimossi. I difensori riducono questo rischio con minimizzazione dei dati, generalizzazione, soppressione e test come la k-anonimato e l'analisi di collegamento. Se un dataset consente ancora di individuare o associare una persona in base al contesto, nella pratica non è davvero anonimo.