Con el volumen de datos del mundo creciendo de manera exponencial, se vuelve crítico vincularlo y tomar decisiones. El enlace de registros preservando la privacidad (PPRL) tiene como objetivo identificar toda la información de registro correspondiente a la misma entidad de múltiples fuentes de datos, sin revelar información sensible. Los métodos anteriores sobre PPRL de múltiples partes generalmente adoptan la tecnología de cifrado homomórfico debido a su capacidad para realizar cálculos en datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero, manteniendo así la confidencialidad de los datos. Sin embargo, estos métodos tienen notables deficiencias, como el riesgo de colusión entre los participantes que lleva a la posible divulgación de claves privadas, altos costos computacionales y eficiencia disminuida. El advenimiento de entornos de ejecución confiables (TEEs) ofrece una solución al proteger los cálculos que involucran datos privados a través de un aislamiento de hardware, eliminando así la dependencia de terceros de confianza, previniendo la colusión maliciosa y mejorando la eficiencia. Sin embargo, los TEE son vulnerables a ataques de canal lateral. En este trabajo, proponemos un método mejorado de PPRL basado en la tecnología TEE. Nuestra metodología implica procesar datos en texto plano dentro de un TEE utilizando la técnica de máscara de producto interno, que efectivamente oscurece los datos, haciéndolos impermeables a los ataques de canal lateral. Los resultados experimentales demuestran que nuestro enfoque no solo mejora significativamente la resistencia a los ataques de canal lateral, sino que también mejora la eficiencia, mostrando un mejor rendimiento y preservación de la privacidad en comparación con los métodos existentes. Este trabajo proporciona una solución robusta a los desafíos enfrentados por los métodos actuales de PPRL y sienta las bases para futuras investigaciones destinadas a mejorar aún más la escalabilidad y la seguridad.