Google持续投入差分隐私（Differential Privacy）技术的发展，并针对JVM平台开源发布PipelineDP4j，使Java开发者可方便地采用隐私保护技术。该工具可在大规模数据分析中保护用户隐私，确保数据运算过程个人数据不会泄漏。

差分隐私是一种先进的数据保护方法，借由随机扰动和数据模糊化，确保进行数据分析时，个人信息不会被还原辨识出来。差分隐私另一项优点是与其他隐私保护技术相比，更能保留数据的统计特性和可用性。Google从2019年起陆续开源Python、Go和C++等编程语言相关工具，方便研究人员和开发者更简单地应用差分隐私技术。

有鉴于Java平台的普及，Google发布JVM的PipelineDP版本PipelineDP4j，降低Java开发者采用差分隐私的门槛，更进一步推动隐私保护技术的普及。PipelineDP4j由Google与OpenMined开源组织共同合作开发，专门针对JVM环境设计，具备高度平行化计算能力，供开发者使用Java对大型数据集进行高效差分隐私运算。

Google早已在其产品广泛应用差分隐私技术，像是使用差分隐私技术训练Gboard语言模型，在联合学习的同时也能确保用户个人数据的匿名和安全性。Google也扩展数据仓库BigQuery支持差分隐私技术，协助企业在进行分析时能够符合法遵要求。

Google也揭露其最新的隐私差分技术成果，能够针对小数据集进行分析。Google Trends已经能提供低流量地区精确的趋势分析。由于差分隐私数据集必须达到最低阈值，才能避免泄漏个人数据，过去小城市和特定语言群体的数据分析较为受限，但是借由Google的新技术，即使是小城市和特定语言群体的数据，也能被准确分析，同时确保用户的个人数据不受影响。