Con la llegada de la era del big data, la seguridad y el intercambio de datos se han convertido en los elementos centrales del procesamiento de datos de la nueva era. El emparejamiento de registros preservando la privacidad (PPRL), como un método capaz de emparejar y compartir de manera precisa y segura la misma entidad a través de múltiples fuentes de datos, está recibiendo cada vez más atención. Entre los métodos de investigación existentes, aunque los métodos de PPRL basados en la codificación de Bloom Filter destacan en eficiencia computacional, son susceptibles a ataques de privacidad y los riesgos de seguridad que enfrentan no pueden ser ignorados. Para equilibrar la contradicción entre seguridad y eficiencia computacional, proponemos un método de PPRL multiparte basado en codificación secundaria. Este método, basado en la codificación de Bloom Filter, genera codificación secundaria de acuerdo con reglas de codificación bien diseñadas y utiliza las reglas de vinculación propuestas para un emparejamiento seguro. Debido a su excelente codificación y reglas de vinculación, este método aborda con éxito el equilibrio entre seguridad y eficiencia computacional. Los resultados experimentales muestran claramente que, en comparación con la codificación original de Bloom Filter, este método tiene una eficiencia computacional y calidad de vinculación casi equivalentes. Las reglas propuestas pueden prevenir de manera efectiva el problema de reidentificación en la codificación de Bloom Filter (comprobado). En comparación con los métodos existentes de emparejamiento de registros preservando la privacidad, este método muestra una mayor seguridad, lo que lo hace más adecuado para varios escenarios de aplicación práctica. La introducción de este método es de gran importancia para promover la aplicación generalizada de la tecnología de emparejamiento de registros preservando la privacidad.