Vi introducerar begreppet begränsad känslighet som ett alternativ till global och smidig känslighet för att förbättra noggrannheten i differentiellt privat dataanalys. Definitionen av begränsad känslighet liknar den av global känslighet förutom att i stället för att kvantifiera över alla möjliga datauppsättningar, vi dra nytta av alla föreställningar om datauppsättningen som en querier kan ha, att kvantifiera över en begränsad klass av datauppsättningar. Specifikt, med tanke på en fråga f och en hypotes H om strukturen i en datauppsättning D, visar vi generiskt hur man omvandlar f till en ny fråga fH vars globala känslighet (över alla datauppsättningar inklusive de som inte uppfyller H) matchar den begränsade känsligheten i frågan f. Dessutom, om tron på querier är korrekt (dvs D  på H) sedan fH(D) = f (D). Om tron är felaktig kan fH(D) vara felaktig. Vi visar nyttan av denna idé genom att överväga uppgiften att besvara frågor om sociala nätverk, som vi modellerar som en kombination av en graf och en märkning av dess hörn. I synnerhet, medan vårt generiska förfarande är beräkningsmässigt ineffektivt, för den specifika definitionen av H som grafer av begränsad grad, uppvisar vi effektiva sätt att konstruera fH med hjälp av olika projektion-baserade tekniker. Vi analyserar sedan två viktiga frågeklasser: subgrafräkningsförfrågningar (t.ex. antal trianglar) och lokala profilförfrågningar (t.ex. antal personer som känner en spion och en datorforskare som känner varandra). Vi visar att den begränsade känsligheten för sådana frågor kan vara betydligt lägre än deras smidiga känslighet. Genom att använda begränsad känslighet kan vi alltså upprätthålla integriteten oavsett om D  på H eller inte, samtidigt som vi ger mer exakta resultat i händelse av att H håller sant. - Vad är det för fel på dig?
Begränsad känslighet REF drar nytta av queriers tidigare uppfattningar om data för att uppnå högre noggrannhet.
Differentially private data analysis of social networks via restricted sensitivity
{'venue': "ITCS '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}