本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 考量和限制
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AWS Clean Rooms 可協助您和合作夥伴分析和協作集體資料集，以推動新洞見，而不會向彼此揭露基礎資料。確認您的資料協作組態符合組織的隱私權、安全性、法務和合規要求。

AWS Clean Rooms 為您的資料協作使用案例提供各種隱私權增強控制：
+ [允許分析](custom-allowed-analyses.md)
+ [不允許的輸出資料欄](disallowed-output-columns.md)
+ [最低彙總閾值](custom-min-agg-thresholds.md)
+ [比較控制項](custom-comparison-controls.md)
+ [差異隱私權](custom-diff-privacy.md)

當您的資料表包含低基數或半識別資料欄時，例如郵遞區號或年齡段，或是查詢執行器未完全信任時，請考慮比較控制。如需詳細資訊，請參閱[比較控制項](custom-comparison-controls.md)。

## 有關潛在對手查詢的假設
<a name="custom-adversarial-assumptions"></a>

為了協助您和合作夥伴維持所需的控制項， AWS Clean Rooms 會針對隱私權增強資料協作做出下列假設：
+ 假設查詢執行器嘗試滲透使用者層級資料
+ 假設其他資料提供者嘗試滲透使用者層級資料
+ 假設查詢執行器和其他資料提供者正在勾結以滲透使用者層級資料

## 限制
<a name="custom-limitations"></a>

注意下列限制：
+ 由最低彙總閾值自行強制執行的資料彙總不會解決其他潛在的洩漏風險，例如差異化攻擊。如需詳細資訊，請參閱[區分攻擊](#custom-differencing-attacks)。
+ 使用最低彙總閾值的查詢 SQL 表面受到限制。如需支援和不支援的 SQL 建構的完整清單，請參閱 [最低彙總和比較控制的 SQL 功能](custom-sql-capabilities.md)。
+ 最低彙總閾值和比較控制項目前不適用於[差異隱私權](custom-diff-privacy.md)。
+ 在沒有分組或聯結的單一資料表上COUNT(DISTINCT)，不會在 COUNT、 或 APPROX\_COUNT\_DISTINCT函數上強制執行最低彙總閾值。

## 區分攻擊
<a name="custom-differencing-attacks"></a>

當有人執行兩個因單一個人而異的查詢，然後減去結果以隔離該人員的資料時，就會發生差異攻擊，即使每個查詢本身只會傳回彙總。

例如：
+ 查詢 A：SUM（薪資） WHERE部門 = 'Sales' → 1，000，000
+ 查詢 B：SUM（薪資） WHERE部門 = 'Sales' AND name ！= 'Jane' → 950，000
+ 差異：Jane 獲得 50，000。

每個查詢都會通過minimum-group-size檢查 （最小彙總閾值），但組合會藉由執行多個查詢來洩漏一個資料主體的值。每個查詢閾值不會處理此不同的攻擊向量。

為了降低大量攻擊的風險，請採用資料存取預算和不同的隱私權政策。