また、特定のデータ点に基づくデータセットからどれほど正確に再特定できるかを試せるように、属性を自由に入力できるウェブインターフェイスも作った。

そのインターフェイスにランダムに入力した3つの属性（性別、誕生日、郵便番号）でテストした結果、理論上の個人を再特定できる可能性は、属性をひとつ（配偶者の有無）追加すると、スコアが54%から95%に跳ね上がった。ここから、15件よりもずっと少ない属性データだけでも、ほとんどの人のプライバシーが危険にさらされるということがわかる。

経験からすると、データセットに含まれる属性データが多いほど、マッチングの精度は上がり、したがって匿名化でデータが守られる可能性は低くなる。

これは、たとえばGoogleが所有するAI企業DeepMindが、英国の国民健康保険との共同研究で100万人分の匿名化された目のスキャンデータへのアクセスを許されている件を考えるうえで、とても参考になる。

身体特徴に関するデータは、当然ながらその性質上、個人特有のデータ点を大量に含んでいる。そのため、（文字どおり）視覚データの数ピクセル分などという程度でなく多くのデータを保持している目のスキャンデータは、どれをとっても"匿名化"されていると考えるのは不適当だ。