研究人员引入了一个新的框架，用于从分布中进行差分隐私采样，利用Wasserstein距离作为主要的效用度量。该方法解决了先前依赖KL散度的方法的局限性，特别是在处理不同分布支持或几何结构重要时。提出的Wasserstein投影机制（WPM）旨在实现minimax最优，并附带了近似计算和收敛保证的算法。 AI
影响 引入了一种新的隐私保护技术，用于从分布中进行采样，可能影响隐私保护机器学习模型的发展。
排序理由 学术论文，介绍了一种新颖的差分隐私采样方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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