本文探讨了高斯稀疏估计在Huber污染模型中的应用，提出了一种高效的鲁棒估计器，确保较小的误差并达到最优性能。在均值估计、主成分分析和线性回归的情况下，算法在污染率为ε>0时，样本复杂度为(k^2/ε^2)·polylog(d/ε)，L2误差为O(ε)，优于以往算法。