从隐私保护的角度来说，隐私的主体是单个用户，只有牵涉到某个特定用户的才叫隐私泄露，发布群体用户的信息（一般叫聚集信息）不算泄露隐私。
那么我们是不是可以任意发布聚集信息呢？倒是未必。我们设想这样一种情况：医院发布了一系列信息，说我们医院这个月有100个病人，其中有10个感染HIV。假如攻击者知道另外99个人是否有HIV的信息，那么他只需要把他知道的99个人的信息和医院发布的信息比对，就可以知道第100个人是否感染HIV。这种对隐私的攻击行为就是差分攻击。
差分隐私顾名思义就是防止差分攻击了，它想做的事情就是即使你小子知道我发布的100个人的信息，以及另外99个人的信息，你也绝对没办法把这两个信息比对之后获取第100个人的信息。怎么才能做到这一点呢？差分隐私于是定义：如果你能找出一种方法让攻击者用某种方式查询100个信息和查询那99个信息得到的结果是一致的，那攻击者就没办法找出那第100个人的信息了。但这个“一致” 怎么做到呢？那就加入随机性吧。如果查询100个记录和查询99个记录，输出同样值的概率是一样的，攻击者就无法进行差分攻击。这里我们就得到了差分隐私的核心思想：对于差别只有一条记录的两个数据集，查询它们获得相同值的概率非常非常的接近。Wait，不是说一致的么？为什么变成了非常接近了？ 这是因为，如果概率一样，就表示数据集需要完全随机化，那数据的可用性就没有了，隐私保护也没有意义了。所以，我们尽可能的把概率做的接近，而不是一致，以期在隐私和可用性之间找一个平衡。