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Considérations relatives à l'utilisation du calcul cryptographique pour Clean Rooms
Informatique cryptographique pour Clean Rooms (C3R) cherche à optimiser la protection des données. Toutefois, certains cas d'utilisation peuvent bénéficier de niveaux inférieurs de protection des données en échange de fonctionnalités supplémentaires. Vous pouvez faire ces compromis spécifiques en modifiant C3R à partir de sa configuration la plus sécurisée. En tant que client, vous devez être conscient de ces compromis et déterminer s'ils sont adaptés à votre cas d'utilisation. Les compromis à prendre en compte sont les suivants :
Rubriques
Pour plus d'informations sur la façon de définir les paramètres de ces scénarios, consultezParamètres de calcul cryptographique.
Autoriser le mixage cleartext et des données cryptées dans vos tables
Le chiffrement de toutes les données côté client garantit une protection maximale des données. Cela limite toutefois certains types de requêtes (par exemple, le SUM fonction d'agrégation). Le risque d'autoriser cleartext les données indiquent qu'il est possible que toute personne ayant accès aux tables cryptées puisse déduire certaines informations sur les valeurs cryptées. Cela pourrait être fait en effectuant une analyse statistique sur le cleartext et les données associées.
Par exemple, imaginez que vous disposiez des colonnes de City
etState
. La City
colonne est cleartext et la State
colonne est cryptée. Lorsque vous voyez la valeur Chicago
dans la City
colonne, cela vous permet de déterminer avec une forte probabilité que State
c'est le casIllinois
. En revanche, si une colonne est City
et l'autre l'estEmailAddress
, un cleartext City
est peu susceptible de révéler quoi que ce soit à propos d'un cryptageEmailAddress
.
Pour plus d'informations sur le paramètre de ce scénario, consultezAutorisation cleartext paramètre de colonnes.
Autoriser les valeurs répétées dans fingerprint columns
Pour l'approche la plus sûre, nous supposons que toute fingerprint La colonne contient exactement une instance d'une variable. Aucun élément ne peut être répété dans un fingerprint colonne. Le client de chiffrement C3R les mappe cleartext valeurs en valeurs uniques impossibles à distinguer des valeurs aléatoires. Par conséquent, il est impossible de déduire des informations sur le cleartext à partir de ces valeurs aléatoires.
Le risque de valeurs répétées dans un fingerprint La colonne indique que les valeurs répétées se traduiront par des valeurs répétées d'apparence aléatoire. Ainsi, toute personne ayant accès aux tables cryptées pourrait, en théorie, effectuer une analyse statistique des fingerprint colonnes susceptibles de révéler des informations sur cleartext valeurs.
Encore une fois, supposons que fingerprint la colonne estState
, et chaque ligne du tableau correspond à un ménage américain. En effectuant une analyse de fréquence, on pourrait déduire quel état est California
et lequel est Wyoming
avec une probabilité élevée. Cette inférence est possible car il California
compte beaucoup plus de résidents que. Wyoming
En revanche, disons que fingerprint la colonne porte sur un identifiant de ménage et chaque ménage est apparu dans la base de données entre 1 et 4 fois dans une base de données de millions d'entrées. Il est peu probable qu'une analyse de fréquence révèle des informations utiles.
Pour plus d'informations sur le paramètre de ce scénario, consultezParamètre Autoriser les doublons.
Assouplir les restrictions sur la manière de procéder fingerprint les colonnes sont nommées
Par défaut, nous supposons que lorsque deux tables sont jointes de manière cryptée fingerprint colonnes, ces colonnes ont le même nom dans chaque table. La raison technique de ce résultat est que, par défaut, nous dérivons une clé cryptographique différente pour chiffrer chaque fingerprint colonne. Cette clé est dérivée d'une combinaison de la clé secrète partagée pour la collaboration et du nom de colonne. Si nous essayons de joindre deux colonnes portant des noms de colonne différents, nous dérivons des clés différentes et nous ne pouvons pas calculer une jointure valide.
Pour résoudre ce problème, vous pouvez désactiver la fonctionnalité qui déduit les clés du nom de chaque colonne. Ensuite, le client de chiffrement C3R utilise une seule clé dérivée pour tous fingerprint colonnes. Le risque est qu'un autre type d'analyse de fréquence puisse être effectué qui pourrait révéler des informations.
Utilisons à nouveau l'State
exemple City
et. Si nous dérivons les mêmes valeurs aléatoires pour chaque fingerprint colonne (en n'incorporant pas le nom de la colonne). New York
possède la même valeur aléatoire dans les State
colonnes City
et. New York est l'une des rares villes des États-Unis où le City
nom est le même que le State
nom. En revanche, si votre ensemble de données contient des valeurs complètement différentes dans chaque colonne, aucune information n'est divulguée.
Pour plus d'informations sur le paramètre de ce scénario, consultezAutorisation JOIN paramètre de colonnes avec des noms différents.
Déterminer comment NULL les valeurs sont représentées
L'option qui s'offre à vous est de savoir s'il faut procéder à un traitement cryptographique (chiffrement et HMAC) NULL des valeurs comme n'importe quelle autre valeur. Si vous ne traitez pas NULL valeurs comme toute autre valeur, des informations peuvent être révélées.
Supposons, par exemple, que NULL dans la Middle Name
colonne du cleartext indique les personnes sans deuxième prénom. Si vous ne chiffrez pas ces valeurs, vous divulguez les lignes de la table cryptée qui sont utilisées pour les personnes sans deuxième prénom. Ces informations peuvent être un signal d'identification pour certaines personnes dans certaines populations. Mais si vous effectuez un traitement cryptographique NULL valeurs, certaines requêtes SQL agissent différemment. Par exemple, GROUP BY les clauses ne seront pas groupées fingerprint
NULL valeurs dans fingerprint colonnes ensemble.
Pour plus d'informations sur le paramètre de ce scénario, consultezPréserver NULL paramètre de valeurs.