本文针对联邦学习（FL）中梯度、模型更新和发布表示可能泄露敏感属性的隐私问题，提出了一种名为高斯隐私保护器（Gaussian Privacy Protector, GPP）的数据发布框架。GPP针对连续高维输入，学习一个随机编码器，将原始数据映射到低维的消毒表示。编码器通过变分下界最小化发布表示与指定敏感属性之间的互信息，同时通过交叉熵项保留指定效用属性，并引入拉格朗日乘子β控制权衡。随后，作者将GPP扩展到联邦设置：每个客户端训练本地编码器，敏感标签不出客户端，聚合器仅接收消毒表示，从而在标准FL的“原始数据保留本地”保证之上提供实例级隐私保护。在三个基准数据集上评估：MNIST（数字和效用、奇偶敏感）、CelebA（微笑与性别）和HAPT-Recognition（活动与主体身份），结果表明GPP的效用与无约束自编码基线相差约一个百分点，同时将对手的AUC降至接近随机猜测水平。该方法为隐私敏感型应用（如医疗传感器、物联网设备、可穿戴设备）中的数据发布提供了一种有效的隐私-效用权衡方案。