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Mejores prácticas para la colaboración de datos en AWS Clean Rooms
En este tema se describen las prácticas recomendadas para realizar colaboraciones de datos en AWS Clean Rooms.
AWS Clean Rooms sigue el modelo de responsabilidad AWS compartida
Las colaboraciones de datos pueden implicar algo más que el simple uso de AWS Clean Rooms. Para ayudarlo a maximizar los beneficios de las colaboraciones de datos, le recomendamos que lleve a cabo las siguientes prácticas recomendadas con el uso de las reglas de análisis AWS Clean Rooms y, específicamente, con ellas.
Temas
Mejores prácticas con AWS Clean Rooms
Usted es responsable de evaluar el riesgo de cada colaboración de datos y compararlo con sus requisitos de privacidad (por ejemplo, con sus programas y políticas de cumplimiento externos e internos). Le recomendamos que tome medidas adicionales al usar AWS Clean Rooms. Estas acciones pueden ayudarle a administrar mejor los riesgos y a protegerse de los intentos de reidentificación de los datos por parte de terceros (por ejemplo, ataques diferenciales o ataques de canal lateral).
Por ejemplo, considere la posibilidad de realizar comprobaciones de diligencia debida en sus otros colaboradores y de formalizar acuerdos legales con ellos antes de iniciar una colaboración. Para monitorizar el uso de sus datos, considere también la posibilidad de adoptar otros mecanismos de auditoría cuando utilice AWS Clean Rooms.
Prácticas recomendadas para utilizar reglas de análisis en AWS Clean Rooms
Las reglas de análisis AWS Clean Rooms permiten restringir las consultas que se pueden ejecutar configurando los controles de consulta en una tabla configurada. Por ejemplo, puede definir un control de consulta sobre cómo se puede combinar una tabla configurada y qué columnas se pueden seleccionar. También puede restringir el resultado de la consulta configurando controles de resultados de consulta, como umbrales de agregación en las filas de salida. El servicio rechaza cualquier consulta y elimina las filas que no cumplen las reglas de análisis establecidas por los miembros en sus tablas configuradas de la consulta.
Es aconsejable que siga estas 10 prácticas recomendadas a la hora de usar reglas de análisis en su tabla configurada:
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Cree tablas configuradas distintas para distintos casos de uso de consultas (por ejemplo, planificación de audiencias o atribución). Puede crear varias tablas configuradas con la misma tabla de AWS Glue subyacente.
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Especifique las columnas de la regla de análisis (por ejemplo, columnas de dimensión, columnas de lista, columnas de combinación) que sean necesarias para las consultas de una colaboración. Esto puede contribuir a mitigar el riesgo de ataques diferenciales o de que otros miembros apliquen técnicas de ingeniería inversa a sus datos. Use la característica de lista de columnas permitidas para anotar otras columnas que quizás desee habilitar para consulta en el futuro. Para personalizar las columnas que se pueden usar para una colaboración determinada, cree tablas configuradas adicionales con la misma AWS Glue tabla subyacente.
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Especifique las funciones de la regla de análisis que son necesarias para el análisis en la colaboración. Esto puede contribuir a mitigar el riesgo derivado de errores de función poco frecuentes que puedan presentar información sobre un punto de datos concreto. Para personalizar las funciones que se pueden utilizar en una determinada colaboración, cree tablas configuradas adicionales con la misma tabla de AWS Glue subyacente.
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Añada restricciones de agregación a aquellas columnas cuyos valores a nivel de fila sean confidenciales. Esto incluye las columnas de la tabla configurada que también existen en las tablas y reglas de análisis de otros miembros de la colaboración como una restricción de agregación. También incluye las columnas de su tabla configurada que no se pueden consultar; es decir, las columnas que figuran en su tabla configurada, pero no en la regla de análisis. Las restricciones de agregación pueden contribuir a mitigar el riesgo de correlacionar los resultados de las consultas con datos externos a la colaboración.
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Cree colaboraciones y reglas de análisis de prueba para probar las restricciones creadas con las reglas de análisis especificadas.
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Revise las tablas configuradas de los colaboradores y las reglas de análisis de los miembros en las tablas configuradas para comprobar que coinciden con las condiciones acordadas para la colaboración. Esto puede contribuir a mitigar el riesgo de que otros miembros manipulen sus propios datos para ejecutar consultas no acordadas.
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Revise la consulta de ejemplo proporcionada (solo en la consola) que se habilita en la tabla configurada después de configurar la regla de análisis.
nota
Además de la consulta de ejemplo proporcionada, es posible realizar otras consultas en función de la regla de análisis y de otras tablas y reglas de análisis de los miembros de la colaboración.
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Puede agregar o actualizar una regla de análisis para una tabla configurada en una colaboración. Cuando lo haga, revise todas las colaboraciones a las que está asociada la tabla configurada y el efecto resultante. Esto le ayuda a asegurarse de que ninguna colaboración utilice reglas de análisis obsoletas.
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Revise las consultas ejecutadas en la colaboración para comprobar que coincidan con los casos de uso o con las consultas acordados para la colaboración (las consultas están disponibles en los registros de consultas cuando la característica Registro de consultas está activada). Esto puede contribuir a mitigar el riesgo de que los miembros ejecuten análisis no acordados y de que se produzcan posibles ataques (por ejemplo, ataques de canal lateral).
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Revise las columnas de la tabla configurada que se utilizan en las reglas de análisis de los miembros de la colaboración y en las consultas para asegurarse de que coinciden con lo acordado en la colaboración (las consultas están disponibles en los registros de consultas cuando la característica está activada). Esto puede contribuir a mitigar el riesgo de que otros miembros manipulen sus propios datos para ejecutar consultas no acordadas.
