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AWS Clean Rooms 差分プライバシー

AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、数回のクリックで直感的なコントロールで実装される数学的に裏付けられた手法により、ユーザーのプライバシーを保護するのに役立ちます。フルマネージド型機能として、ユーザーの再識別を防ぐために、事前の差分プライバシーエクスペリエンスは必要ありません。 は、個々のレベルのデータを保護するために、実行時に結果をクエリするために慎重に調整されたノイズ量 AWS Clean Rooms を自動的に追加します。

AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、幅広い分析クエリをサポートし、クエリ結果のわずかなエラーによって分析の有用性が損なわれないさまざまなユースケースに適しています。これにより、パートナーは広告キャンペーン、投資決定、臨床研究などについて、ビジネスに不可欠なインサイトを生成できます。しかも、パートナーによる追加設定は必要ありません。

AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、スカラー関数や数学演算子記号を悪意のある方法で使用するオーバーフローや無効なキャストエラーから保護します。

AWS Clean Rooms 差分プライバシーの詳細については、以下のトピックを参照してください。

差分プライバシー

差分プライバシーでは、集約されたインサイトのみが許可され、それらのインサイトにおける個人のデータの関与をわかりにくくします。差分プライバシーは、特定の個人について学習した結果を受け取ることができるメンバーからコラボレーションデータを保護します。差分プライバシーがなければ、結果を受け取ることができるメンバーは、個人に関するレコードを追加または削除したり、クエリ結果の違いを確認したりして、個々のユーザーデータを推測しようとする可能性があります。

差分プライバシーをオンにすると、特定の量のノイズがクエリ結果に追加され、個々のユーザーの関与がわかりにくくなります。結果を受信できるメンバーがデータセットから個人に関するレコードを削除した後にクエリ結果の違いを観測しようとすると、クエリ結果の変動性により、個人のデータの特定が防止されます。 AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、 によって開発された実証済みの正しいサンプラー実装であるSampCertサンプラーを使用します AWS。

での差分プライバシーの AWS Clean Rooms 仕組み

で差分プライバシーを有効にするワークフローでは、 のワークフローを完了する AWS Clean Roomsときに、以下の追加ステップ AWS Clean Rooms が必要です。

これらのステップを完了すると、クエリを実行できるメンバーは、差分プライバシー保護データに対するクエリの実行を開始できます。差分プライバシーポリシーに準拠した結果を AWS Clean Rooms 返します。 AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、車の現在の燃料レベルを示す車内のガスゲージと同様に、実行できる残りのクエリの推定数を追跡します。クエリを実行できるメンバーが実行できるクエリの数は、差分プライバシーポリシー で設定されている [プライバシー予算] と [クエリごとに追加されるノイズ] パラメータによって制限されます。

考慮事項

で差分プライバシーを使用する場合は AWS Clean Rooms、次の点を考慮してください。