최근 연구는 차등 개인정보 보호를 활용한 머신러닝에서 가우시안 차등 개인정보 보호(GDP)를 사용하여 개인정보 보장 수준을 보고하는 것을 주장해요. 본문은 강적 공격에 대한 최악의 성공률을 세 가지 지표로 일치시켜 순수 차등 개인정보 보호 $\varepsilon$를 GDP $μ$로 매핑하는 원칙적인 방법을 제시해요. $μ$ 값은 유용한 범위의 파라미터에 대해 표로 정리하고 일반적인 변환으로 $μ≈ \varepsilon/5$를 권장해요.