El muestreo posterior de procesos gaussianos proporciona inherentemente privacidad diferencial debido a su aleatoriedad intrínseca. Los límites explícitos de Rényi-DP muestran que la privacidad depende de la regularización ridge, con ataques de inferencia de pertenencia que confirman los patrones de fuga predichos. Añadir ruido GP calibrado mejora la privacidad mientras mantiene la utilidad en tareas posteriores.