差分隐私是一种重要的隐私增强技术，旨在保护大型数据集（例如美国人口普查数据）中的个人隐私。它旨在允许使用数据进行基本计算，同时确保个人身份和个人信息的机密性。使用美国人口普查等示例，该方法解释了原始数据如何包括识别细节，但目标是在不暴露个人身份的情况下使用数据，类似于在人群镜头中模糊人脸。来源
该方法可防止恶意行为者通过一系列巧妙的查询来挑出个人。例如，即使使用旨在仅提供汇总统计数据的有限界面，某人仍然可以通过提出一系列缩小范围的问题来巧妙地隔离个人的信息。因此，差分隐私旨在通过限制可从此类查询派生的数据的粒度来防止这些潜在的隐私泄露。