기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# 최소 집계 임계값
데이터 집계는 쿼리가 개인 또는 소규모 그룹에 대한 결과를 반환하지 못하도록 하여 익명화를 적용하는 데 도움이 되는 개인 정보 보호 개선 기법입니다. 테이블에 최소 집계 임계값이 구성된 경우는 데이터 공급자의 지정된 최소 임계값을 충족하지 않는 결과를 AWS Clean Rooms 억제합니다.
**Topics**
+ [집계 임계값](#custom-min-agg-aggregation-thresholds)
+ [특정 출력 열의 최소 집계 임계값 재정의](#custom-min-agg-output-override)
+ [집계 함수에서 중첩 표현식 허용](#custom-min-agg-nested-expressions)
+ [콘솔에서 최소 집계 임계값 구성](#custom-min-agg-console)
+ [고려 사항 및 제한 사항](#custom-min-agg-considerations)
## 집계 임계값
구성된 테이블에 대한 사용자 지정 분석 규칙에서 최소 집계 임계값을 구성할 수 있습니다. 데이터 공급자는 `identityColumns` 및 `minimumIdentityCount`, N을 지정합니다.에 지원되는 값은 2\~100,000`minimumIdentityCount`입니다. `identityColumns` 값은 `string`, `varchar`또는 `char` 유형이어야 합니다. 최소 집계 임계값은 SQL 쿼리 결과의 각 행에 최소 N개의 개별 데이터 주체가 기여하도록 합니다. 가 쿼리 필터와 `identityColumns` 상호 작용하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[비교 제어](custom-comparison-controls.md).
다음 예제에서는를 `identityColumns` 값으로 사용하여 최소 집계 임계값을 100`user_id`으로 설정합니다.
```
{
"aggregationThresholds": [
{
"identityColumns": [
"user_id"
],
"minimumIdentityCount": 100,
"type": "COUNT_DISTINCT"
}
]
}
```
## 특정 출력 열의 최소 집계 임계값 재정의
출력 열의 민감도 수준은 다르며 데이터 공급자는 출력 열에 따라 다른 `minimumIdentityCount` 값을 적용할 수 있습니다. 예를 들어,는 최소 5개의 개별 데이터 주체 임계값이 있는 저감도 열일 `campaign_id` 수 있지만, `postal_code` 및는 고감도 열이므로 최소 100의 임계값을 `income_bracket` 얻을 수 있습니다.
열별 재정의는 최소 집계 또는 2\~100,000 사이의 값에서 해당 출력 열을 제외`0`하는를 허용합니다.
다음 예제에서는 `campaign_id` 열에 대한 최소 집계 임계값 재정의를 설정합니다.
```
{
"outputColumnThresholds": [
{
"outputColumnName": "campaign_id",
"minimumIdentityCount": 5
}
]
}
```
## 집계 함수에서 중첩 표현식 허용
집계 함수 내에서 표현식을 허용하면 클린룸 쿼리에서 데이터 주체를 다시 식별할 수 있는 위험이 증가합니다. 의 기본 설정은 프라이버시 강화 구성으로 `COLUMNS_ONLY`권장되는 `allowedAggregateExpressionType`입니다. 이 설정을 사용하면 집계 함수 내에서 다음과 같은 열만 허용됩니다.
+ SUM(비용)
+ COUNT(DISTINCT campaign\_id)
또는 쿼리 실행기가 신뢰할 수 있는 파트너인 공동 작업의 경우 집계 함수 `ANY_EXPRESSION` 내에서를 허용할 수 있습니다. 이 설정은 데이터에서 실행할 수 있는 SQL 쿼리의 유연성을 높이지만 쿼리 실행기는 집계 함수 내에서 소규모 그룹을 격리할 수 있으므로 개인 정보 보호 위험을 초래합니다.
**개인 정보 보호 및 규정 준수 검토 필요**
집계 함수 `ANY_EXPRESSION` 내부를 허용하기 전에 개인 정보 보호, 보안, 법률 및 규정 준수 팀에 문의하여 조직의 요구 사항을 준수하는지 확인하세요.
다음은 일반적으로 안전한 것으로 간주되는 집계 함수의 표현식 예제입니다.
+ SUM(비용 \* 수량)
다음은 개인 정보 보호 위험으로 간주되는 집계 함수의 표현식 예제입니다.
+ SUM(CASE WHEN zip\_code = '10001' THEN 급여 ELSE 0END)
다음은 전체 `aggregationThresholds` 예제입니다.
```
{
"aggregationThresholds": [
{
"identityColumns": [
"user_id"
],
"minimumIdentityCount": 100,
"type": "COUNT_DISTINCT",
"allowedAggregateExpressionType": "COLUMNS_ONLY",
"outputColumnThresholds": [
{
"outputColumnName": "campaign_id",
"minimumIdentityCount": 5
}
]
}
]
}
```
## 콘솔에서 최소 집계 임계값 구성
구성된 테이블이 존재하면 구성된 테이블에 사용자 지정 분석 규칙을 추가하는 과정에서 최소 집계 임계값을 구성합니다. 전체 사용자 지정 분석 규칙 안내 흐름은 섹션을 참조하세요[테이블에 사용자 지정 분석 규칙 추가(안내식 흐름)](add-analysis-rule.md#add-custom-analysis-rule-wizard).
**최소 집계 임계값을 구성하려면**
1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/home) AWS Clean Rooms 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **테이블**을 선택한 다음 구성된 테이블을 선택합니다.
1. 구성된 테이블 세부 정보 페이지에서 **분석 규칙 구성**을 선택합니다.
1. **분석 규칙 유형**에서 **사용자 지정**을 선택합니다.
1. **각 새 분석 검토** 또는 **특정 공동 작업자의 분석 허용을** 선택합니다. 나머지 단계는 **특정 공동 작업자별 분석 허용** 경로를 따릅니다.
1. **AWS 계정 추가**를 선택하여이 구성된 테이블에 대한 분석을 제출할 수 있는 파트너를 구성한 다음 허용할 AWS 계정 를 선택합니다.
1. **분석 결과 컨트롤 지정 - 선택 사항**에서 **집계 임계값 적용?**에서 **예를** 선택합니다.
1. 최소 집계 임계값을 구성합니다.
1. 자격 증명 열을 선택합니다. 자격 증명 열은 `string`, `varchar`또는 `char` 유형이어야 합니다.
1. 최소 자격 증명 수를 지정합니다. 지원되는 값은 2\~100,000입니다.
1. **집계 유형은** **개수**별로 미리 구성됩니다.
1. **집계 함수에서 중첩 표현식을 허용하시겠습니까?**의 경우 기본값은 **아니요**입니다. 이 옵션을 끈 상태로 두면 개인 정보 보호가 강화된 구성이 됩니다. 자세한 내용은 [집계 함수에서 중첩 표현식 허용](#custom-min-agg-nested-expressions) 단원을 참조하십시오.
1. (선택 사항) 출력 열 재정의를 구성합니다.
1. **열 재정의 추가**를 선택합니다.
1. 드롭다운 목록에서 출력 열을 선택합니다.
1. 최소 자격 증명 수를 지정합니다. 지원되는 값은 열을 최소 집계에서 `0` 제외하거나 2\~100,000입니다.
자세한 내용은 [특정 출력 열의 최소 집계 임계값 재정의](#custom-min-agg-output-override) 단원을 참조하십시오.
1. (권장) 비교 가능한 열을 구성합니다.
1. 기본적으로 모든 열을 비교할 수 있습니다. 리터럴 및 열 column-to-column 비교에 허용되는 열을 명시적으로 구성하는 것은 개인 정보 보호 강화 구성입니다.
1. **사용자 지정 목록을** 선택합니다.
1. 리터럴 비교에 허용되는 열을 선택합니다. 예를 들어 `state` 열을 허용하면 쿼리 실행기가와 같은 리터럴 필터를 사용하여 쿼리를 실행할 수 있습니다`WHERE state = 'New York'`.
1. 열 column-to-column 비교에 사용할 수 있는 열을 선택합니다. 예를 들어 `state` 열을 허용하면 쿼리 실행기가와 같은 열 비교로 테이블 간 조인을 실행할 수 있습니다`JOIN my_table t ON t.state = partner_table.state`.
자세한 내용은 [비교 제어](custom-comparison-controls.md) 단원을 참조하십시오.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **다음**을 선택합니다. 차등 프라이버시는 꺼져 있으며 최소 집계 임계값 또는 비교 제어에서는 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 [제한 사항](custom-considerations.md#custom-limitations) 단원을 참조하십시오.
1. 사용자 지정 분석 규칙 구성을 검토합니다.
1. **분석 규칙 구성**을 선택합니다.
1. 구성된 테이블을 공동 작업에 연결합니다. 자세한 내용은 [2단계: 구성된 테이블 연결](associate-configured-table.md#associate-config-table) 단원을 참조하십시오.
## 고려 사항 및 제한 사항
최소 집계 임계값을 사용하는 경우 고려 사항 및 제한 사항이 적용됩니다. 전체 목록은 [고려 사항 및 제한 사항](custom-considerations.md) 단원을 참조하십시오.