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Überlegungen und Einschränkungen
AWS Clean Rooms hilft Ihnen und Ihren Partnern, kollektive Datensätze zu analysieren und gemeinsam daran zu arbeiten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich gegenseitig die zugrunde liegenden Daten preiszugeben. Stellen Sie sicher, dass Ihre Konfiguration für die Zusammenarbeit bei Daten den Datenschutz-, Sicherheits-, Rechts- und Compliance-Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.
AWS Clean Rooms bietet verschiedene Kontrollen zur Verbesserung des Datenschutzes für Ihren Anwendungsfall bei der Zusammenarbeit im Bereich Daten:
Ziehen Sie Vergleichskontrollen in Betracht, wenn Ihre Tabelle Spalten mit niedriger Kardinalität oder quasi identifizierende Spalten enthält, z. B. Postleitzahl oder Altersgruppe, oder wenn der Abfrageläufer nicht vollständig vertrauenswürdig ist. Weitere Informationen finden Sie unter Kontrollen für den Vergleich.
Annahmen über potenziell kontradiktorische Abfragen
Um Ihnen und Ihren Partnern dabei zu helfen, die Kontrolle aufrechtzuerhalten, die Sie benötigen, geht er von den AWS Clean Rooms folgenden Annahmen zur datengestützten Zusammenarbeit aus:
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Gehen Sie davon aus, dass der Query Runner versucht, Daten auf Benutzerebene zu exfiltrieren
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Gehen Sie davon aus, dass andere Datenanbieter versuchen, Daten auf Benutzerebene zu exfiltrieren
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Gehen Sie davon aus, dass der Query Runner und andere Datenanbieter zusammenarbeiten, um Daten auf Benutzerebene zu exfiltrieren
Einschränkungen
Es gelten die folgenden Einschränkungen:
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Eine Datenaggregation, die allein durch minimale Aggregationsschwellenwerte erzwungen wird, trägt nicht dazu bei, andere potenzielle Exfiltrationsrisiken wie Differenzierungsangriffe zu vermeiden. Weitere Informationen finden Sie unter Differenzierung der Angriffe.
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Die SQL-Oberfläche für Abfragen, die minimale Aggregationsschwellenwerte verwenden, ist eingeschränkt. Eine vollständige Liste der unterstützten und nicht unterstützten SQL-Konstrukte finden Sie unter. SQL-Funktionen für minimale Aggregations- und Vergleichskontrollen
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Der minimale Aggregationsschwellenwert gilt nicht für COUNTCOUNT(DISTINCT), oder APPROX_COUNT_DISTINCT funktioniert über eine einzelne Tabelle ohne Gruppierung oder Verknüpfung.
Differenzierung der Angriffe
Ein Differenzierungsangriff liegt vor, wenn jemand zwei Abfragen ausführt, die sich durch eine einzelne Person unterscheiden, und dann die Ergebnisse subtrahiert, um die Daten dieser Person zu isolieren, obwohl jede Abfrage für sich genommen nur Aggregate zurückgibt.
Beispiel:
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Abfrage A: SUM (Gehalts-) WHERE Abteilung = 'Vertrieb' → 1.000.000
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Abfrage B: SUM (Gehalts-) WHERE Abteilung = AND Name 'Vertrieb'! = 'Jane' → 950.000
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Unterschied: Jane verdient 50.000.
Jede Abfrage besteht eine Prüfung auf Mindestgruppengröße (minimaler Aggregationsschwellenwert), aber bei der Kombination wird der Wert einer betroffenen Person verloren, indem mehrere Abfragen ausgeführt werden. Ein Schwellenwert pro Abfrage berücksichtigt diesen differenzierenden Angriffsvektor nicht.
Um das Risiko von Massenangriffen zu verringern, sollten Sie Budgets für den Datenzugriff und unterschiedliche Datenschutzrichtlinien einführen.
