この記事では、純粋な差分プライバシーの下での$d$次元共分散行列$ ext{Σ}$のリリースのためのシンプルな摂動メカニズムを提案しています。大規模なデータセットに対して、$n ext{≥}d^2/ε$の要素がある場合、提案されたメカニズムは最適なFrobeniusノルム誤差保証を回復し、他の$p$-Schattenノルムに対しても最良の誤差を達成します。特に、$p ext{≥}2$の場合、その誤差は情報理論的に最適であり、これは初めてスペクトルノルムにおいて最適な誤差を達成する純粋なプライバシーの共分散推定器です。また、小規模なデータセットにおいては、出力を適切な半径の核ノルムボールに射影することにより、最適なFrobeniusノルム誤差を達成することを示しています。これにより、既知の誤差限界を改善しています。