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Consideraciones y limitaciones
AWS Clean Rooms le ayuda a usted y a sus socios a analizar conjuntos de datos colectivos y colaborar en ellos para obtener nuevos conocimientos sin revelarse los datos subyacentes entre sí. Verifique que su configuración de colaboración de datos cumpla con los requisitos de privacidad, seguridad, legales y de cumplimiento de su organización.
AWS Clean Rooms ofrece varios controles que mejoran la privacidad para su caso de uso de colaboración de datos:
Considere la posibilidad de establecer controles de comparación cuando la tabla contenga columnas con valores cardinales bajos o con valores casi identificativos (como el código postal o la franja de edad) o cuando no se confíe plenamente en el ejecutor de consultas. Para obtener más información, consulte Controles de comparación.
Suposiciones sobre consultas potencialmente contradictorias
Para ayudarlo a usted y a sus socios a mantener los controles que necesitan, AWS Clean Rooms haga las siguientes suposiciones con respecto a la colaboración de datos para mejorar la privacidad:
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Supongamos que el ejecutor de la consulta está intentando filtrar datos a nivel de usuario
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Supongamos que otros proveedores de datos están intentando filtrar datos a nivel de usuario
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Supongamos que el ejecutor de consultas y otros proveedores de datos están conspirando para filtrar datos a nivel de usuario
Limitaciones
Presenta las siguientes limitaciones:
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La agregación de datos, impuesta por umbrales mínimos de agregación por sí sola, no aborda otros posibles riesgos de exfiltración, como los ataques de diferenciación. Para obtener más información, consulte Diferenciar los ataques.
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La superficie SQL para las consultas que utilizan umbrales de agregación mínimos está restringida. Para obtener una lista completa de las construcciones SQL compatibles y no compatibles, consulte. Capacidades de SQL para controles mínimos de agregación y comparación
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Los umbrales mínimos de agregación y los controles de comparación no funcionan actualmente con la privacidad diferencial.
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El umbral mínimo de agregación no se aplica ni APPROX_COUNT_DISTINCT funciona en COUNT una sola tabla sin agrupar ni unir. COUNT(DISTINCT)
Diferenciar los ataques
Un ataque de diferenciación se produce cuando alguien ejecuta dos consultas que difieren en una sola persona y, a continuación, resta los resultados para aislar los datos de esa persona, aunque cada consulta por sí sola solo arroje agregados.
Por ejemplo:
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Consulta A: WHERE departamento SUM (salario) = 'Ventas' → 1 000 000
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Consulta B: SUM (salario) WHERE departamento = ¡Nombre de «Ventas»! AND = 'Jane' → 950.000
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Diferencia: Jane gana 50 000.
Cada consulta pasa una comprobación del tamaño mínimo del grupo (umbral mínimo de agregación), pero la combinación filtra el valor de un sujeto de datos al ejecutar varias consultas. Un umbral por consulta no aborda este vector de ataque de diferenciación.
Para reducir el riesgo de ataques masivos, adopte presupuestos de acceso a los datos y políticas de privacidad diferencial.
