View a markdown version of this page

Praktik terbaik untuk kolaborasi data di AWS Clean Rooms - AWS Clean Rooms

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Praktik terbaik untuk kolaborasi data di AWS Clean Rooms

Topik ini menjelaskan praktik terbaik untuk melakukan kolaborasi data di AWS Clean Rooms.

AWS Clean Rooms mengikuti model tanggung jawab AWS bersama. AWS Clean Rooms menawarkan aturan analisis yang dapat Anda konfigurasikan untuk memperkuat kemampuan Anda melindungi data sensitif dalam kolaborasi. Aturan analisis yang Anda konfigurasikan AWS Clean Rooms akan memberlakukan pembatasan (kontrol kueri dan kontrol keluaran kueri) yang telah Anda konfigurasi. Anda bertanggung jawab untuk menentukan batasan dan mengkonfigurasi aturan analisis yang sesuai.

Kolaborasi data mungkin melibatkan lebih dari sekadar penggunaan Anda AWS Clean Rooms. Untuk membantu Anda memaksimalkan manfaat kolaborasi data, kami sarankan Anda melakukan praktik terbaik berikut dengan penggunaan AWS Clean Rooms dan secara khusus dengan aturan analisis.

Praktik terbaik dengan AWS Clean Rooms

Anda bertanggung jawab untuk menilai risiko setiap kolaborasi data dan membandingkannya dengan persyaratan privasi Anda seperti program dan kebijakan kepatuhan eksternal dan internal. Kami menyarankan Anda mengambil tindakan tambahan dengan penggunaan Anda AWS Clean Rooms. Tindakan ini dapat membantu mengelola risiko lebih lanjut dan membantu mencegah upaya pihak ketiga untuk mengidentifikasi ulang data Anda (misalnya, serangan diferensiasi atau serangan saluran samping).

Misalnya, pertimbangkan untuk melakukan uji tuntas pada kolaborator Anda yang lain dan membuat perjanjian hukum dengan mereka sebelum terlibat dalam kolaborasi. Untuk memantau penggunaan data Anda, pertimbangkan juga untuk mengadopsi mekanisme audit lain dengan penggunaan Anda AWS Clean Rooms.

Praktik terbaik untuk menggunakan aturan analisis di AWS Clean Rooms

Aturan analisis AWS Clean Rooms memungkinkan Anda membatasi kueri yang dapat dijalankan dengan menyetel kontrol kueri pada tabel yang dikonfigurasi. Misalnya, Anda dapat mengatur kontrol kueri untuk bagaimana tabel yang dikonfigurasi dapat digabungkan dan kolom mana yang dapat dipilih. Anda juga dapat membatasi keluaran kueri melalui pengaturan kontrol hasil kueri seperti ambang agregasi pada baris keluaran. Layanan menolak kueri apa pun dan menghapus baris yang tidak sesuai dengan aturan analisis yang ditetapkan oleh anggota pada tabel yang dikonfigurasi dalam kueri.

Kami merekomendasikan 10 praktik terbaik berikut untuk menggunakan aturan analisis pada tabel yang dikonfigurasi:

  • Buat tabel terkonfigurasi terpisah untuk kasus penggunaan kueri terpisah (misalnya, perencanaan audiens atau atribusi). Anda dapat membuat beberapa tabel yang dikonfigurasi dengan AWS Glue tabel dasar yang sama.

  • Tentukan kolom dalam aturan analisis (misalnya, kolom dimensi, kolom daftar, kolom gabungan) yang diperlukan untuk kueri dalam kolaborasi. Ini dapat membantu mengurangi risiko serangan diferensial atau memungkinkan anggota lain untuk merekayasa balik data Anda. Gunakan fitur kolom allowlist untuk mencatat kolom lain yang mungkin ingin Anda kueri di masa mendatang. Untuk menyesuaikan kolom yang dapat digunakan untuk kolaborasi tertentu, buat tabel tambahan yang dikonfigurasi dengan AWS Glue tabel dasar yang sama.

  • Tentukan fungsi dalam aturan analisis yang diperlukan untuk analisis dalam kolaborasi. Ini dapat membantu mengurangi risiko dari kesalahan fungsi langka yang dapat menyajikan informasi pada titik data individu. Untuk menyesuaikan fungsi yang dapat digunakan untuk kolaborasi tertentu, buat tabel tambahan yang dikonfigurasi dengan AWS Glue tabel dasar yang sama.

  • Tambahkan batasan agregasi pada kolom apa pun yang nilainya di tingkat baris sensitif. Ini termasuk kolom dalam tabel yang dikonfigurasi yang juga ada di tabel anggota kolaborasi lain dan aturan analisis sebagai batasan agregasi. Ini juga mencakup kolom dalam tabel yang dikonfigurasi yang tidak dapat dikueri, yaitu kolom yang ada di tabel yang dikonfigurasi tetapi tidak ada dalam aturan analisis. Kendala agregasi dapat membantu mengurangi risiko dari menghubungkan hasil kueri dengan data di luar kolaborasi.

  • Buat kolaborasi pengujian dan aturan analisis untuk menguji batasan yang dibuat dengan aturan analisis tertentu.

  • Tinjau tabel yang dikonfigurasi kolaborator dan aturan analisis anggota pada tabel yang dikonfigurasi untuk memeriksa apakah tabel tersebut cocok dengan apa yang disepakati untuk kolaborasi. Ini dapat membantu mengurangi risiko dari anggota lain yang merekayasa data mereka sendiri untuk menjalankan kueri yang tidak disepakati.

  • Tinjau contoh kueri yang disediakan (hanya konsol) yang diaktifkan pada tabel yang dikonfigurasi setelah Anda menyiapkan aturan analisis.

    catatan

    Selain kueri contoh yang disediakan, kueri lain dimungkinkan berdasarkan aturan analisis dan tabel anggota kolaborasi lainnya serta aturan analisis.

  • Anda dapat menambahkan atau memperbarui aturan analisis untuk tabel yang dikonfigurasi dalam kolaborasi. Ketika Anda melakukannya, tinjau semua kolaborasi di mana tabel yang dikonfigurasi terkait dan dampak yang dihasilkannya. Ini membantu memastikan bahwa tidak ada kolaborasi yang menggunakan aturan analisis usang.

  • Tinjau kueri yang dijalankan dalam kolaborasi untuk memeriksa apakah kueri cocok dengan kasus penggunaan atau kueri yang disepakati untuk kolaborasi. (Kueri tersedia di log kueri saat fitur pencatatan kueri diaktifkan.) Ini dapat membantu mengurangi risiko dari anggota yang menjalankan analisis yang tidak disepakati dan potensi serangan seperti serangan saluran samping.

  • Tinjau kolom tabel yang dikonfigurasi yang digunakan dalam aturan analisis anggota kolaborasi dan dalam kueri untuk memeriksa apakah kolom tersebut cocok dengan apa yang disepakati dalam kolaborasi. (Kueri tersedia di log kueri saat fitur itu diaktifkan.) Ini dapat membantu mengurangi risiko dari anggota lain yang merekayasa data mereka sendiri untuk melakukan kueri yang tidak disepakati.