差分プライバシー

集計結果や統計、学習済みモデルに計算されたノイズを加え、ある個人のデータが含まれているかどうかで出力がほとんど変わらないようにして、個人の情報の推測を数学的に防ぐ手法。保護の強さはプライバシー予算（ε）で表し、小さいほど安全だが結果の精度は下がる。米国の国勢調査の公表統計や、スマートフォンの利用状況の収集などで使われている。