该论文提出 SynthGuard-ReleaseBench，一个针对合成表格数据发布的审计框架。传统上，合成数据通常通过真实性、隐私性或下游任务分数来评估，但这些指标无法回答一个关键问题：对于特定的使用场景、目标人群和威胁模型，该发布是否得到支持。为此，作者设计了一个锁定审计流程，在评估之前预先确定用途、候选面板、容差和审计时间表。框架对比真实训练与合成训练的流程在受保护数据上的表现，为有界损失差距提供联合有限样本界，要求设置对照组，并将效用、经验隐私风险、机制声明和人类发布权限分离管理。在四个美国社区调查（ACS）研究、五个非ACS记录、两个时间顺序诊断和一个密封原型中，该基准保留了有利、不利和排除的结果。透明基线通过部分锁定审计，紧凑学习模型在声明预算下失败，一个健康表案例因阴性对照通过而被排除。后续审计扩展实验跨三个生成种子重复，显示相同的锁定标准在足够数据下允许学习模型，同时始终拒绝破坏依赖性的对照，从而证明标准具有区分能力而非简单拒绝；同一重复也撤销了更细粒度的单种子排序。理论部分增加了审计前样本量规则、自适应方差和随时有效的证书（在相同锁定证据上将界收紧2到10倍）、时间顺序审计的时间证书，以及两个下界：普通有界查询在查询预算达到审计规模时可重构受保护审计，且面板大小校正是必要的而非保守的。该工作的贡献是一个可复现的面向特定用途的发布证据工作流，而非声称任何生成器是私有的、安全的或可部署的。适合负责合成数据发布评估、隐私审计和模型治理的研究人员与安全工程师阅读。