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  設想一個受信任的機構持有涉及眾多人的敏感個人資訊(例如醫療記錄、觀看記錄或電子郵件統計)的資料集,但想提供一個全域性性的統計資料。這樣的系統被稱為統計資料庫。但是,提供有關資料的綜合性統計也可能揭示一些涉及個人的資訊。事實上,當研究人員連結兩個或多個分別無害化處理的資料庫來識別個人資訊時,各種公共記錄匿名化的特殊方法都失效了。而差分隱私就是為防護這類統計資料庫脫匿名技術而形成的一個隱私框架。

  舉例來說,2006年10月,Netflix提出一筆100萬美元的獎金,作為將其推薦系統改進達10%的獎勵。Netflix還發布了一個訓練資料集供競選開發者訓練其系統。在釋出此資料集時,Netflix提供了免責宣告:為保護客戶的隱私,可識別單個客戶的所有個人資訊已被刪除,並且所有客戶ID已用隨機分配的ID [sic]替代。  Netflix不是網路上唯一的電影評級入口網站,其他網站還有很多,包括IMDb。個人可以在IMDb上註冊和評價電影,並且可以選擇匿名化自己的詳情。德克薩斯州大學奧斯汀分校的研究員Arvind Narayanan和Vitaly Shmatikov將Netflix匿名化的訓練資料庫與IMDb資料庫(根據使用者評價日期)相連,能夠部分反匿名化Netflix的訓練資料庫,危及到部分使用者的身份資訊。

  卡內基梅隆大學的Latanya Sweeney的將匿名化的GIC資料庫(包含每位患者的出生日期、性別和郵政編碼)與選民登記記錄相連後,可以找出馬薩諸塞州州長的病歷。

  MIT的De Montjoye等人引入了單一性(意為獨特性)概念,顯示出4個時空點、近似地點和時間就足以唯一性識別一個150萬人流動資料庫中的95%使用者。該研究進一步表明,即使資料集的解析度較低,這些約束仍然存在,即粗糙或模糊的流動資料集和後設資料也只提供很少的匿名性。

  至今為止,比較知名的採用差分隱私的應用如下:
差分隱私(英語:differential privacy)是密碼學中的一種手段,旨在提供一種當從統計資料庫查詢時,最大化資料查詢的準確性,同時最大限度減少識別其記錄的機會。