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隐私保护是数据保护的一个重要方面。隐私保护主要关注的是与个人信息最相关的那部分数据的保护。在大数据时代，个人信息往往以数据的形式存在，因此隐私保护自然成为数据保护最直观的表现形式。“隐私”的字面意思就是“不愿意公开的个人的事”，所以“隐私”强调的是“个人”的属性。只有牵涉到某个特定用户的数据才叫隐私，发布群体用户的信息（一般叫聚集信息）不算泄露隐私。例如，2014年英国《每日邮报》列出了出席G20峰会的所有国家领导人的身高。这是典型的个人隐私泄露。而发布群体信息“据2022年人口调查统计，山东人平均身高为XX cm”就不算隐私数据。理论上说，数据保护技术都可以应用于隐私保护，如同态加密、多方安全计算、匿名认证等，但是这些技术的计算成本太高。
个人隐私的另一个特点是“隐私信息的可让渡”。隐私信息并不是完全不可以透露给他人。因为自然人有对自己隐私的控制权，所以隐私信息的所有者可以决定将自己的信息透露给谁，透露多少信息。个人是否透露自己的隐私数据完全看自己能否在透露数据的过程中得到更好的收益。针对隐私数据的这个特点，学者提出了“差分隐私技术”。差分隐私技术是基于信息论通信模型的技术。差分隐私通过对让渡的信息进行量化来分析所泄露的隐私对其所有者的影响。因为所有者需要让渡一定的数据可用性，所以差分隐私不能实现完美的隐私保护，达到完全的无隐私泄露。通常来说就是数据的可用性越高，用户所泄露的隐私信息越多；反之数据的可用性越低，隐私性越好。由此，只能寻找一种权衡折中的方法，在保护用户隐私的同时，保证数据的可用性。所以，差分隐私面临的最大的一个问题是缺乏一个统一的量化方法来优化隐私所有者的隐私让渡。博弈论从均衡的角度分析存在权衡要求时的参与人最优策略选择问题，这与差分隐私中数据隐私性和可用性的权衡是不谋而合的，所以，博弈论也是差分隐私研究中比较流行的研究方法。其基本思想是分析隐私保护系统中参与人的理性行为，以博弈的思想解决隐私保护与数据效用的权衡问题。当然，现实生活中的隐私保护方法不仅考虑用户个人收益，还需要考虑信息收集者的收益、社会收益和查询者的收益。由此，从不同的角度可以引入不同的博弈模型。如果只是收集者对用户的数据进行查询，那么差分隐私可以被抽象成最简单的二人零和博弈模型；如果考虑攻击者联合多个数据库来分析用户的隐私数据，那么差分隐私可以被抽象成无限策略静态博弈模型；如果考虑信息收集者首先发布隐私预算及预算的激励，用户根据激励调整自己的让渡，那么差分隐私的过程可以被抽象成一个动态博弈模型；如果用户和攻击者不清楚对方的策略方法，那么差分隐私的过程可以被抽象成一个不完全信息博弈模型；如果信息收集者根据隐私对用户的效用来发放激励，那么差分隐私的过程可以被抽象成一个VCG（Vickrey-Clarke-Groves）机制；如果把用户的隐私让渡看作用户间的合作，那么差分隐私过程可以被抽象成一个合作博弈模型。
博弈论为隐私保护问题提供了重要的分析工具和方法论基础，有助于在复杂的交互环境中实现隐私和收益的平衡。博弈论强调了从第三方的角度寻找一种动态均衡状态，这种均衡状态有助于在保护隐私的同时，实现参与人之间的利益最大化。