本文研究 c-内点点态最大泄露（c-interior pointwise maximal leakage, PML）作为收缩性分析与披露控制工具的理论价值。传统局部差分隐私（LDP）要求对任意相邻输入，输出核满足有界似然比，这在实际系统中往往过于严格，且难以刻画确定性系统或仅对特定数据生成假设成立的场景。作者提出的 c-内点 PML 将 LDP 推广到密度一致地远离零（下界为 c>0）的数据生成分布族：只有落在该 c-内点集合内的输入分布才需要满足约束，因此可把 PML 视作作用在核（kernel）上的代数约束，而非逐点最坏情况约束。这一视角使收缩性分析比标准 LDP 更灵活，且在多数情形下给出更紧的界。论文给出的主要技术贡献包括：对 Dobrushin 系数的紧界；对 Hockeystick 散度收缩系数的界；以及在 c-内点 PML 约束、且散度输入分布被限制在 c-内点集合内时，针对 f-散度的强数据处理不等式。这些结果突破了纯 LDP 的范围，可覆盖包括任意随机矩阵在内的更大一类核。作者随后把结论应用于极小极大（minimax）理论，针对二元假设检验与均值估计给出在 c-内点 PML 约束下渐近最优的策略。分析中反复出现的一个有趣结论是：当隐私问题相对正则（即密度界 c 较大）时，私有推断可以在样本复杂度上不付出额外代价。整体上，该工作为分析者提供了更细粒度的披露控制推理框架，既能量化确定性系统的隐私泄露，也能在任意分布假设下给出精确的对抗性保证。