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Limites mínimos de agregação

A agregação de dados é uma técnica de aprimoramento da privacidade que ajuda a impor a anonimização ao impedir que consultas retornem resultados sobre indivíduos ou pequenos grupos. Quando os limites mínimos de agregação são configurados em suas tabelas, AWS Clean Rooms suprime os resultados que não atendem ao limite mínimo especificado pelo provedor de dados.

Limites de agregação

Você pode configurar limites mínimos de agregação em uma regra de análise personalizada para sua tabela configurada. Os provedores de dados especificam o identityColumns e ominimumIdentityCount, N. Os valores suportados para minimumIdentityCount estão entre 2 e 100.000. O identityColumns valor deve ser um stringvarchar, ou char tipo. Os limites mínimos de agregação garantem que cada linha no resultado de uma consulta SQL tenha pelo menos N sujeitos de dados distintos contribuindo para ela. Para obter informações sobre como identityColumns interage com os filtros de consulta, consulteControles de comparação.

O exemplo a seguir define o limite mínimo de agregação user_id como 100 com o identityColumns valor:

{
  "aggregationThresholds": [
    {
      "identityColumns": [
        "user_id"
      ],
      "minimumIdentityCount": 100,
      "type": "COUNT_DISTINCT"
    }
  ]
}

Substituindo o limite mínimo de agregação para colunas de saída específicas

As colunas de saída têm diferentes níveis de sensibilidade, e os provedores de dados podem impor minimumIdentityCount valores diferentes dependendo da coluna de saída. Por exemplo, campaign_id pode ser uma coluna de baixa sensibilidade com um limite mínimo de 5 sujeitos de dados distintos, postal_code e income_bracket obter um limite mínimo de 100 porque são colunas de alta sensibilidade.

Aceita uma substituição por coluna0, que isenta essa coluna de saída da agregação mínima, ou de um valor entre 2 e 100.000.

O exemplo a seguir define uma substituição mínima do limite de agregação para a coluna: campaign_id

{
  "outputColumnThresholds": [
    {
      "outputColumnName": "campaign_id",
      "minimumIdentityCount": 5
    }
  ]
}

Permitindo expressões aninhadas em funções agregadas

Permitir expressões dentro de funções de agregação aumenta o risco de que os titulares dos dados possam ser reidentificados em consultas de sala limpa. A configuração padrão para allowedAggregateExpressionType éCOLUMNS_ONLY, que é recomendada como configuração de privacidade aprimorada. Com essa configuração, somente colunas são aceitas dentro de uma função de agregação, como:

Como alternativa, para colaborações em que o executor da consulta é um parceiro confiável, você pode permitir uma função de ANY_EXPRESSION agregação. Essa configuração aumenta a flexibilidade das consultas SQL que podem ser executadas em seus dados, mas apresenta risco de privacidade, pois os executores de consultas podem isolar pequenos grupos em uma função de agregação.

Veja a seguir um exemplo de uma expressão em uma função de agregação que geralmente é considerada segura:

Veja a seguir um exemplo de uma expressão em uma função de agregação que é considerada um risco de privacidade:

Veja a seguir um aggregationThresholds exemplo completo:

{
  "aggregationThresholds": [
    {
      "identityColumns": [
        "user_id"
      ],
      "minimumIdentityCount": 100,
      "type": "COUNT_DISTINCT",
      "allowedAggregateExpressionType": "COLUMNS_ONLY",
      "outputColumnThresholds": [
        {
          "outputColumnName": "campaign_id",
          "minimumIdentityCount": 5
        }
      ]
    }
  ]
}

Configurando limites mínimos de agregação no console

Você configura limites mínimos de agregação como parte da adição de uma regra de análise personalizada a uma tabela configurada, após a existência da tabela configurada. Para ver o fluxo guiado completo da regra de análise personalizada, consulteAdicionar uma regra de análise personalizada a uma tabela (fluxo guiado).

Considerações e limitações

Considerações e limitações se aplicam quando você usa limites mínimos de agregação. Para ver a lista completa, consulte Considerações e limitações.