為解決當前信息越來越發達的社會所帶來的用戶隱私泄露問題，差分隱私模型是一種被廣泛認可的嚴格的隱私保護模型。它通過對數據添加干擾噪聲的方式保護所發布數據中潛在的用戶隱私信息，從而達到即便攻擊者已經掌握了除某一條信息以外的其他信息，該攻擊者仍然無法推測出這條信息。因此，這是一種從數據源頭徹底切除隱私信息泄露可能性的方法。然而，該模型的最基礎來源是基於抽象的數學理論，使得該領域的入門需要較高的門檻。因此寫作本文就部分研究該領域所應當掌握的基本知識展開介紹，希望能給有興趣的同學一點幫助。同時，為使描述本文所述內容更加清晰，本文將使用盡可能准確的語言對其加以表述。
在前文的基礎上續寫本文，進一步介紹一些與差分隱私相關的基礎知識。主要包括拉普拉斯機制的補充內容以及差分隱私的組合原理。相比於前文，本文所介紹的知識在差分隱私研究中處於更重要也更核心的地位，當然同時也更加復雜了一些。為了使讀者能夠更加清楚地讀懂這些原理，本文在查閱盡可能原始的資料的基礎上結合自己的理解用盡可能接近高中數學或高等數學的語言進行表述，同時適當添加了一些例子來說明問題。
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