Se realiza una investigación sobre la publicación de datos que preservan la privacidad con múltiples atributos sensibles para reducir la probabilidad de que los adversarios adivinen los valores sensibles. La ocultación de los valores sensibles se lleva a cabo generalmente mediante la anonimización de datos utilizando técnicas de generalización y supresión. Una técnica de anonimización exitosa debería reducir la pérdida de información debido a la generalización y supresión. Esta investigación intenta resolver ambos problemas en microdatos con múltiples atributos sensibles. Proponemos un nuevo método de segmentación superpuesta para la publicación de datos que preservan la privacidad con múltiples atributos sensibles. Utilizamos métricas de discernibilidad para medir la pérdida de información. El resultado del experimento muestra que nuestro método obtuvo un valor de discernibilidad más bajo que otros métodos.