用語集
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クエリ結果（カウント、平均値など）に調整されたノイズを加えることで、データセット内の特定の個人の存在や不在を推測できないようにし、プライバシー保護を数理的に保証します。差分プライバシーパラメータ（ε、δ）はプライバシー損失を定量化し、組織がデータの有用性と個人の保護のバランスを取ることを可能にします。また、累積的なプライバシーバジェットを追跡するために、これらは一元的に管理される必要があります。
例
ある国の統計機関が、差分プライバシー技術によるノイズ注入を施した国勢調査の集計データを公表します。デモグラフィック（人口統計的）属性の集計数を照会する研究者は、わずかに摂動（ノイズ付加）された結果を受け取ることになります。これにより、他のデータセットと結合された場合であっても、個々の回答者の特定（再識別）を防ぎつつ、全体的な傾向を維持することができます。