除了差分隱私，還有其他幾種隱私保護機制可以與AClipped-dpSGD算法相結合，以增強數據隱私保護：
同態加密：同態加密允許在加密數據上進行計算，而無需解密數據。這樣可以在保護數據隱私的同時，進行模型訓練。將同態加密與AClipped-dpSGD結合，可以在不暴露原始數據的情況下進行梯度更新。
聯邦學習：聯邦學習是一種分散式學習方法，允許多個客戶端在本地訓練模型，然後將更新的模型參數發送到中央伺服器進行聚合。這樣可以保護用戶的數據隱私，並且可以與AClipped-dpSGD算法結合，進行私有模型訓練。
隱私保護機制的組合：可以將差分隱私與其他隱私保護技術（如隨機噪聲添加、數據匿名化等）結合使用，以增強整體隱私保護效果。例如，在進行差分隱私的同時，對數據進行匿名化處理，以進一步降低數據洩露的風險。
安全多方計算：安全多方計算允許多個參與者共同計算一個函數，而無需透露各自的輸入數據。這可以與AClipped-dpSGD結合，實現安全的模型訓練。
通過這些隱私保護機制的結合，可以進一步增強AClipped-dpSGD算法的隱私保護能力，確保在處理敏感數據時的安全性。