扩散模型敏感度几何与强对偶性：实现最优隐私-效用权衡

研究提出扩散模型最优隐私-效用权衡框架，用精确敏感度刻画替代宽松的直径敏感度界，证明任意规模数据集的最坏情况敏感度仅需两条记录即可精确刻画，数据域大小为 m 时约束数至多 m(m-1)。该框架给出 Rényi、近似与高斯差分隐私及二值记录互信息隐私的精确保证，并证明最小加权均方误差可通过半正定规划计算且满足强对偶性，从而提供全局最优性证书。