该论文提出了一种基于量子Fisher信息（QFI）谱分析的几何感知框架，用于实现最优的量子差分隐私（DP）。核心思想是利用QFI度量的双重性：既衡量参数估计精度（计量学），也衡量量子态可区分性（隐私）。传统量子DP机制通常采用各向同性的去极化噪声，而该框架通过将噪声对齐到量子嵌入的QFI本征结构，引入方向相关噪声。作者证明了六个主要定理：(1) 极小极大最优机制将噪声预算集中在主导QFI本征模上，达到ε = (Δ²/2)λ_max(1-cγ)，相比经典DP有O(d/λ_max)优势；(2) 混合态QFI分解表明，对手基下的退相会增加可访问信息，而错基退相则从硬件噪声中提供建设性的隐私放大；(3) 严格的隐私-效用不确定关系 ε·(1-F) ≥ (Δ²/2)Tr(F)/d；(4) 自适应QFI估计以O(1/√n)收敛，得到1.92倍更紧的界；(5) QFI对齐的组合在标准组合中饱和于O(1) vs O(k)；(6) 硬件噪声可用于隐私放大。作为推论，还讨论了对抗脆弱性、Wasserstein保证、子空间投影和零知识审计协议。实验在Qiskit Aer GPU仿真、156量子比特的IBM Quantum硬件（ibm_fez）上验证，与经典DP基线相比，在等效效用下达到ε≈0.001 vs ε≈4800。该工作为量子机器学习中的隐私保护提供了理论基础和实用方案。