複数のプライバシー特性を組み合わせることにはいくつかの利点があります。まず、グループプライバシーとアムフィケーション（増幅）に焦点を当てることで、個々のデータポイントだけでなく、グループ全体のプライバシーも保護することが可能です。これにより、ユーザーグループ全体が安全な環境でデータを提供しやすくなります。
さらに、アムフィケーション（増幅）はサブサンプリング技術を活用して強化されるため、効率的かつ効果的な方法でプライバシー保護レベルを向上させることが可能です。この手法は機械学習アルゴリズムに適用されやすく、大規模なデータセットでも実装しやすい利点があります。
最後に、異なるプライバシー特性を組み合わせて分析することで新たな洞察や知見が得られる可能性もあります。従来では別々に扱われていた特性同士の相互作用や影響関係を明らかにすることで、より包括的かつ堅固なプライバシー保護策を構築する基盤が整います。