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Benutzerdefinierte Analyseregel mit unterschiedlichem Datenschutz

In unterstützt AWS Clean Rooms die benutzerdefinierte Analyseregel den differenziellen Datenschutz. Differential Privacy ist ein mathematisch strenger Rahmen für den Datenschutz, der Ihnen hilft, Ihre Daten vor erneuten Identifikationsversuchen zu schützen.

Differential Privacy unterstützt aggregierte Analysen wie die Planung von Werbekampagnen, Messungen nach Werbekampagnen, Benchmarking in einem Konsortium von Finanzinstituten und Tests für Forschungszwecke im Gesundheitswesen. A/B

Die unterstützte Abfragestruktur und Syntax sind in definiert. Struktur und Syntax der Abfrage

Beispiel für eine benutzerdefinierte Analyseregel mit unterschiedlichem Datenschutz

Sehen Sie sich das Beispiel für eine benutzerdefinierte Analyseregel an, das im vorherigen Abschnitt vorgestellt wurde. Dieses Beispiel zeigt, wie Sie differenzierten Datenschutz verwenden können, um Ihre Daten vor erneuten Identifikationsversuchen zu schützen und Ihrem Partner gleichzeitig zu ermöglichen, geschäftskritische Erkenntnisse aus Ihren Daten zu ziehen. Gehen Sie davon aus, dass Unternehmen B, das über die Zuschauerdaten verfügt, seine Daten mithilfe von Differential Privacy schützen möchte. Um die Einrichtung des differentiellen Datenschutzes abzuschließen, führt Unternehmen B die folgenden Schritte durch:

Unternehmen A, das die Umsatzsteigerung einer Werbekampagne auf der Website von Unternehmen B ermitteln möchte, führt die Analysevorlage aus. Da die Abfrage mit der allgemeinen Abfragestruktur von AWS Clean Rooms Differential Privacy kompatibel ist, wird die Abfrage erfolgreich ausgeführt.

Struktur und Syntax der Abfrage

Abfragen, die mindestens eine Tabelle enthalten, für die der differenzielle Datenschutz aktiviert ist, müssen der folgenden Syntax entsprechen.

query_statement:
    [cte, ...] final_select

 cte:
    WITH sub_query AS (
       inner_select
       [ UNION | INTERSECT | UNION_ALL | EXCEPT/MINUS ]
       [ inner_select ]
    )
   
 inner_select:
     SELECT [user_id_column, ] expression [, ...] 
     FROM table_reference [, ...] 
     [ WHERE condition ]
     [ GROUP BY user_id_column[, expression] [, ...] ] 
     [ HAVING condition ] 

 final_select:
     SELECT [expression, ...] | COUNT | COUNT_DISTINCT | SUM | AVG | STDDEV
     FROM table_reference [, ...]
     [ WHERE condition ]
     [ GROUP BY expression [, ...] ] 
     [ HAVING COUNT | COUNT_DISTINCT | SUM | AVG | STDDEV | condition ]
     [ ORDER BY column_list ASC | DESC ] 
     [ OFFSET literal ]
     [ LIMIT literal ]

 expression:
    column_name [, ...] | expression AS alias | aggregation_functions | window_functions_on_user_id | scalar_function | CASE | column_name math_expression [, expression]  
    
 window_functions_on_user_id:
    function () OVER (PARTITION BY user_id_column, [column_name] [ORDER BY column_list ASC|DESC])

Weitere Informationen darüber, welche SQL-Schlüsselwörter für den differenziellen Datenschutz unterstützt werden, finden Sie unter. SQL-Fähigkeiten von AWS Clean Rooms Differenzierter Datenschutz