Google持續投入差分隱私（Differential Privacy）技術的發展，並針對JVM平臺開源釋出PipelineDP4j，使Java開發者可方便地採用隱私保護技術。該工具可在大規模資料分析中保護用戶隱私，確保資料運算過程個人資料不會洩漏。

差分隱私是一種先進的資料保護方法，藉由隨機擾動和資料模糊化，確保進行資料分析時，個人資訊不會被還原辨識出來。差分隱私另一項優點是與其他隱私保護技術相比，更能保留資料的統計特性和可用性。Google從2019年起陸續開源Python、Go和C++等程式語言相關工具，方便研究人員和開發者更簡單地應用差分隱私技術。

有鑑於Java平臺的普及，Google釋出JVM的PipelineDP版本PipelineDP4j，降低Java開發者採用差分隱私的門檻，更進一步推動隱私保護技術的普及。PipelineDP4j由Google與OpenMined開源組織共同合作開發，專門針對JVM環境設計，具備高度平行化計算能力，供開發者使用Java對大型資料集進行高效差分隱私運算。

Google早已在其產品廣泛應用差分隱私技術，像是使用差分隱私技術訓練Gboard語言模型，在聯合學習的同時也能確保使用者個人資料的匿名和安全性。Google也擴展資料倉儲BigQuery支援差分隱私技術，協助企業在進行分析時能夠符合法遵要求。

Google也揭露其最新的隱私差分技術成果，能夠針對小資料集進行分析。Google Trends已經能提供低流量地區精確的趨勢分析。由於差分隱私資料集必須達到最低閾值，才能避免洩漏個人資料，過去小城市和特定語言群體的資料分析較為受限，但是藉由Google的新技術，即使是小城市和特定語言群體的資料，也能被準確分析，同時確保用戶的個人資料不受影響。