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AWS Clean Rooms 微分隱私

AWS Clean Rooms 差分隱私可幫助您通過數學支持的技術保護用戶的隱私，該技術只需單擊幾下即可實現直觀的控件。作為完全託管的功能，不需要事先的差異隱私體驗來幫助您防止重新識別用戶。 AWS Clean Rooms 在執行階段會自動新增經過仔細校準的雜訊量以查詢結果，以協助保護您的個人層級資料。

AWS Clean Rooms 差分隱私支援廣泛的分析查詢，非常適合各種使用案例，因為查詢結果中的少量錯誤不會影響您分析的實用性。有了它，您的合作夥伴就可以產生關於廣告活動、投資決策、臨床研究等的業務關鍵洞察，這一切都不需要您的合作夥伴進行額外的設定。

AWS Clean Rooms 差分隱私可防止溢出或無效的轉換錯誤，這些錯誤會以惡意方式使用標量函數或數學運算符符號。

如需 AWS Clean Rooms 差分隱私的相關資訊，請參閱下列主題。

微分隱私

差分隱私僅允許匯總見解，並混淆任何個人數據在這些見解中的貢獻。差分隱私保護協作數據免受可以接收有關特定個人的結果的成員的協作數據。如果沒有差異隱私，可以接收結果的成員可以通過添加或刪除有關個人的記錄並觀察查詢結果的差異來嘗試推斷單個用戶數據。

開啟差分隱私時，會在查詢結果中加入指定數量的雜訊，以混淆個別使用者的貢獻。如果可以接收結果的成員在從資料集中移除個人的記錄後，嘗試觀察查詢結果中的差異，則查詢結果中的變異性有助於防止識別個人的資料。 AWS Clean Rooms 微分隱私使用採SampCert樣器，這是一種由開發的經過驗證的正確採樣器實現。 AWS

差分隱私的 AWS Clean Rooms 工作原理

在中開啟差分隱私的工作流程 AWS Clean Rooms 需要下列額外步驟，才能完成以下工作流程 AWS Clean Rooms：

完成這些步驟後，可以查詢的成員就可以開始對受隱私權保護的資料執行查詢。 AWS Clean Rooms 傳回符合差異隱私權政策的結果。 AWS Clean Rooms 「差分隱私」會追蹤您可以執行的估計剩餘查詢次數，類似於顯示汽車目前燃油水平的汽車中的氣體計。可以查詢的成員可以執行的查詢數目受到中設定的「隱私權」預算和「每個查詢新增的雜訊」參數的限制微分隱私政策。

考量事項

在中使用微分隱私時 AWS Clean Rooms，請考慮下列事項：