FULL DISCLOSURE1 solve round
一次交出全部条件
905 个主体各交出 18 条约束。协调器直接在完整可行域上求解，作为完整信息参照。
完整材料，不代表可接受披露TOWOW SYNTHETIC RESULT · BOUNDARY ORACLE
少说一点，也能把事情算清楚吗？
五个参与者各自保留 18 条条件。协调器先只看一小部分，候选撞到谁的边界，谁才补充一条最相关的约束。
在 300 个被构造为可行的凸优化世界里，最小自适应设置披露的约束行数中位数是 22，完整披露是 90。这个差值不是隐私分数。
- 300
- 个合成可行实例
- 22
- adaptive_1 披露行数中位数
- 90
- 完整披露约束行数
最重要的边界
少给几条约束，不等于保护了隐私。披露量、可推断信息和真实同意，是三件不同的事。
01 · THE SYNTHETIC WORLD
这是一个诚实、精确、凸的玩具世界。
实验有 5 个主体、8 个共享决策维度，每个主体持有 18 条私有线性不等式。所有约束都围绕同一个可行 center 生成，所以每个实例按构造就是可行的。
- 5 actors
- 五个主体分别持有本地约束。
- 18 each
- 每个主体 18 条私有线性不等式，共 90 条。
- 8 dimensions
- 协调器寻找一个共享的 8 维决策。
- 300 × 9
- 九种方法各运行 300 个实例，共 2700 行逐实例结果。
02 · THREE WAYS TO ASK
全量、静态抽样与按需补问。
三种路线处理同一组私有约束。真正表现较好的是交互式切平面过程，但它面对的是一个为精确 Oracle 设计的理想条件。
STATIC SUBSETfeasibility rate
只给随机初始子集
0静态臂只用随机公开的初始约束求解，不在候选失败后继续追问。四个静态设置在这个生成器里都没有恢复完整可行解。
故意较弱的外近似基线ADAPTIVE CUTSmedian at adaptive_1
候选撞墙时补一条
22从每主体 1 条初始约束开始。每轮候选送回本地 Oracle，若违反边界，只返回最严重的一条 cut。
在合成世界中恢复完整解指标定义
22、25、31、46 与 90 都是披露的唯一线性约束行数。它们不是隐私提升百分比、模型消息数、人物画像字段数或协商轮数。
03 · HOW ADAPTIVE DISCLOSURE WORKED
先提一个候选，再让边界说“不”。
协调器不先收齐全部画像。它在当前已知约束上求候选，再把候选交回各主体的精确本地 Oracle。
- SEED 01
每个主体随机公开 1、2、4 或 8 条初始约束。
- PROPOSE 02
协调器在当前公开约束上求出一个共享候选。
- CHECK 03
每个本地 Oracle 用全部私有约束检查候选，但不交出全部材料。
- CUT 04
若候选不可行，只返回最严重违反的一条约束；若无人拒绝，过程停止。
交互的价值来自“候选驱动的问题”。系统不是先问你是谁、拥有什么，而是先问这个具体候选在哪一条边界上不成立。
04 · THE DISCLOSURE COUNTS
初始说得越多，轮次越少，累计披露却越多。
下面的披露量是 300 个实例上的中位数，轮次是平均数。完整披露只需一轮，但交出全部 90 条约束。
adaptive_1
每主体先公开 1 条，平均 5.403 个求解轮次。
all constraints
一次求解，交出 5 × 18 条约束。
在这个生成器内，四个 adaptive 设置都达到可行率 1.0，目标值与完整披露近似一致。这个结论依赖诚实、精确、凸与按构造可行。
05 · THE FULL TRADE-OFF
1、2、4、8 是每主体初始公开数，不是轮数。
派生长文曾把 adaptive_1/2/4/8 描述成边界轮数。原始代码表明它们是 seed_per_agent。真正的平均求解轮次是另一列。
- 01
adaptive_1
22 disclosed · 5.403 rounds
- 02
adaptive_2
25 disclosed · 5.040 rounds
- 03
adaptive_4
31 disclosed · 4.257 rounds
- 04
adaptive_8
46 disclosed · 3.303 rounds
- 05
full_disclosure
90 disclosed · 1 round
这是一条重要的资料纠错：读取实验命名不能替代读取生成代码和字段定义。传播数字时，必须把“初始公开数”“累计披露数”和“求解轮次”分开。
06 · LESS DISCLOSURE IS NOT PRIVACY
约束行变少，攻击面并不会自动消失。
一个精确 cut 仍可能泄漏边界形状。多轮候选可以被设计成探针。长期累计的 cut 可能允许重构本地可行域。实验没有测这些风险。
- 01
Unknown
证据不足，暂时不能判断
- 02
Refuse
本地权威明确拒绝披露或参与
- 03
Absent
只有封闭总体与合格负证据才能判断不存在
- 04
Undisclosed
当前不愿披露，不等于没有能力
- 05
Cut
只说明当前候选违反某条边界
这组数字实验只实现了 feasible 布尔值与可选 cut。它没有测试 Unknown、Refuse、差分隐私、密码学保密、抗重构或抗恶意探问。
07 · TOWOW × FLOWNESS
ToWow 保存拒绝的含义，Flowness 保存披露的历史。
让 Unknown、Refuse 与 Absent 保持不同
跨 Principal 协作不能把“不知道”“不愿说”和“不存在”压成一个空值。关系协议还要绑定谁有权提出候选、谁有权拒绝。
记录每次查询、cut 与累计披露预算
事件历史可以追踪哪个候选触发了哪条披露、证据是否过期、谁审查了结果。但记录本身不构成隐私保证。
组合后的正确问题不是“怎样拿到更完整的 Profile”，而是“为了判断这个候选，最少需要知道什么，并由谁批准这次披露”。
08 · CLAIM BOUNDARY
它证明了按需查询的价值，没有证明隐私。
可以说明
- 在被构造为可行、凸、线性且 Oracle 诚实精确的 300 个世界中，自适应 cut 能用较少约束恢复完整解。
- 随机静态外近似在这个特定生成器下不足。
- 候选驱动的查询比一次收齐全部约束更有构造性。
- 披露量与求解轮次存在可观察的权衡。
不能说明
- 22/25/31/46 不是隐私提升百分比。
- 实验没有差分隐私、密码学保密或抗推断保证。
- 没有真人意愿、策略性主体、自然语言约束、噪声 Oracle 或长期攻击实验。
- 不能说 Boundary Oracle、联邦拓扑或 ToWow 在现实中更优。
材料与可复核性
现存材料包括 2700 行逐实例结果、9 行汇总、生成脚本、Oracle 与协调器源码、固定 seed、原始 ZIP 坐标和 SHA-256 校验。逐实例 A/b 矩阵、seed indices、逐轮 cut trace 与完整依赖锁未保存。
09 · NEXT EXPERIMENT
下一次要测的，是少说之后还能不能不被猜出来。
需要加入噪声与策略主体、自然语言和非凸约束、累计披露预算、重构攻击、恶意候选探针、真人同意、Unknown/Refuse 行为，以及比随机静态子集更强的中心与联邦基线。