深度分析 DMP-MH：裁剪度數與噪聲鏡像下降下的差分隱私跨模態哈希 本研究指出，使用者互動構成的語義相似圖雖能強化跨模態哈希的語義結構，但同時可能洩漏敏感關聯。DMP-MH 採用先裁剪節點度數以限制三角 motif 的 L2 敏感度，再以有噪聲的鏡映沈降合成符合 (ε,δ)-Edge DP 的隱私圖，最後蒸餾到雙流哈希網路，實驗在 MIRFlickr-25K 與 NUS-WIDE 顯示出較佳的隱私-效用與效率。
