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設定差異隱私權政策 （選用）
此程序說明使用 AWS Clean Rooms 主控台中的引導流程選項，在協同作業中設定差異隱私權政策的程序。這是具有差異隱私權保護的所有資料表的一次性步驟。
若要設定差異隱私權設定 （引導流程）
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登入 AWS Management Console 並使用 開啟AWS Clean Rooms 主控台
AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。 -
在左側導覽窗格中，選擇 Collaborations 。
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選擇協作。
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在協作頁面的資料表索引標籤上，選擇設定差異隱私權政策 。
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在設定差異隱私權政策頁面上，選擇下列屬性的值：
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隱私權預算
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每月重新整理隱私權預算
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每個查詢新增的雜訊
您可以使用預設值或輸入支援特定使用案例的自訂值。選擇每個查詢新增的隱私權預算和雜訊值後，您可以根據資料上所有查詢的可能彙總數量來預覽產生的公用程式。
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選擇設定。
您會看到確認訊息，表示您已成功設定協同合作的差異隱私權政策。
現在您已設定差異隱私權，您可以：
檢視差異隱私權使用日誌
身為使用差異隱私權保護資料的協作成員，在建立與差異隱私權的協作之後，您可以監控隱私權預算的使用。
檢視執行了多少彙總，以及使用了多少隱私權預算
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登入 AWS Management Console 並使用 開啟AWS Clean Rooms 主控台
AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。 -
在左側導覽窗格中，選擇 Collaborations 。
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選擇協作。
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選擇 Tables (資料表) 索引標籤。
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選擇檢視用量日誌 （藍色文字）。
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檢視用量詳細資訊，包括隱私權預算和提供的公用程式數量。
編輯差異隱私權政策
設定差異隱私權政策後，您可以隨時更新該政策，以更好地反映您的隱私權需求。
編輯差異隱私權政策
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登入 AWS Management Console 並使用 開啟AWS Clean Rooms 主控台
AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。 -
在左側導覽窗格中，選擇 Collaborations 。
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選擇協作。
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在協同合作頁面的資料表索引標籤上，在您相關聯的資料表下，選擇編輯 。
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在編輯差異隱私權頁面上，選擇下列屬性的新值：
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隱私權預算 – 移動滑桿，以在協同合作期間的任何時候增加或減少預算。在可查詢的成員開始查詢資料之後，您無法減少預算。如果隱私權預算增加， AWS Clean Rooms 會繼續使用現有的預算，直到完全耗盡為止，然後再使用新增的隱私權預算。
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每個查詢新增的雜訊 – 移動滑桿，以在協同合作期間的任何時間點增加或減少每個查詢新增的雜訊。
注意
您可以選擇互動式範例，探索每個查詢新增的不同隱私權預算和雜訊值如何影響您可以執行的彙總函數數目。
您無法變更隱私權預算重新整理 的值。若要變更您的選擇，您必須刪除差異隱私權政策，並建立新的隱私權政策。
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選擇 Save changes (儲存變更)。
您會看到確認訊息，表示您已成功編輯差異隱私權政策。
刪除差異隱私權政策
您可以從協同合作的資料表索引標籤中刪除差異隱私權政策。
若要刪除差異隱私權政策
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登入 AWS Management Console 並使用 開啟AWS Clean Rooms 主控台
AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。 -
在左側導覽窗格中，選擇 Collaborations 。
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選擇協作。
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在協同作業頁面的資料表索引標籤上，的差異性隱私權政策 旁，選取刪除 。
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如果您確定要刪除差異隱私權政策，請選擇刪除 。
刪除差異性隱私權政策後，您無法從該政策存取隱私權預算用量日誌。如果刪除差異隱私權政策，則無法查詢開啟差異隱私權的資料表。
檢視計算的差異隱私權參數
對於具有差異隱私權專業知識的使用者，您可以從協同合作的查詢索引標籤檢視計算的差異隱私權參數。
檢視計算的差異隱私權參數
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登入 AWS Management Console 並使用 開啟AWS Clean Rooms 主控台
AWS 帳戶 （如果您尚未這麼做）。 -
在左側導覽窗格中，選擇 Collaborations 。
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選擇協作。
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在查詢索引標籤的結果區段中，選取檢視計算的差異隱私權參數 。
在計算差異隱私權參數表中，您可以看到彙總函數的敏感度值，其定義為在新增、移除或修改單一使用者的記錄時，函數結果可以變更的最大量。此清單包含下列差異隱私權參數：
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使用者貢獻限制 （UCL） 是SQL查詢中使用者貢獻的資料列數目上限。例如，如果您想要計算指定行銷活動中每個使用者可以具有多個印模的相符印模總數， AWS Clean Rooms 則差異隱私權需要限制單一使用者的印模數量，以確保差異隱私權計算的準確性。換句話說，如果任何使用者的印模大於界限，則 會根據計算UCL值 AWS Clean Rooms 自動擷取該使用者的印模統一隨機抽樣，並在執行查詢時排除該使用者的剩餘印模。如果您計算唯一使用者的數量，則UCL值等於 1。這是因為新增、移除或修改單一使用者最多可以將不同使用者的計數變更為 1。
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最小值是彙總函數中使用的表達式下限，例如
sum()。例如，如果表達式是名為 的欄purchase_value，則最小值是該欄的下限。 -
最大值是在彙總函數中使用的表達式上限，例如
sum()。例如，如果表達式是名為 的資料欄purchase_value，則最大值是資料欄的上限。
在計算差異隱私權參數表中，您可以使用這些參數來更好地了解查詢結果中的雜訊總量。例如，當每個查詢新增的已設定雜訊為 30 個使用者，並執行COUNT DISTINCT (user_id)查詢時， AWS Clean Rooms 差分隱私會新增介於 -30 和 30 之間的隨機雜訊，且可能性很高，因為 的敏感度COUNT DISTINCT為 1。在具有相同組態的COUNT查詢中， AWS Clean Rooms 差分隱私權會新增依使用者貢獻限制擴展的統計雜訊，因為單一使用者可以將多個資料列貢獻給查詢結果。在SUM查詢如SUM (purchase_value)所有資料欄值都是正數的情況下，總雜訊會依使用者貢獻限制乘以最大值來擴展。 AWS Clean Rooms 差異隱私權會自動計算敏感參數，以在查詢執行時間執行雜訊新增，並耗盡隱私權預算。由於敏感參數與資料相關，因此需要耗盡隱私權預算。
