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Einschränkungen von AWS Clean Rooms Differential Privacy
AWS Clean Rooms Differential Privacy befasst sich nicht mit den folgenden Situationen:
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AWS Clean Rooms Differential Privacy befasst sich nicht mit Timing-Angriffen. Diese Angriffe sind beispielsweise in Szenarien möglich, in denen ein einzelner Benutzer eine große Anzahl von Zeilen beisteuert und das Hinzufügen oder Entfernen dieses Benutzers die Berechnungszeit für Abfragen erheblich verändert.
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AWS Clean Rooms Differential Privacy garantiert keinen differenzierten Datenschutz, wenn eine SQL-Abfrage aufgrund der Verwendung bestimmter SQL-Konstrukte zur Laufzeit zu Überlauffehlern oder ungültigen Cast-Fehlern führen kann. Die folgende Tabelle enthält eine Liste einiger, aber nicht aller SQL-Konstrukte, die zu Laufzeitfehlern führen können und die in Analysevorlagen verifiziert werden sollten. Es wird empfohlen, Analysevorlagen zu genehmigen, die die Wahrscheinlichkeit solcher Laufzeitfehler minimieren, und die Abfrageprotokolle regelmäßig zu überprüfen, um festzustellen, ob die Abfragen mit der Kooperationsvereinbarung übereinstimmen.
Die folgenden SQL-Konstrukte sind anfällig für Überlauffehler:
Aggregatfunktionen — AVG, LISTAVG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, SUM/SUM_DISTINCT
Funktionen zur Formatierung von Datentypen — TO_TIMESTAMP, TO_DATE
Datums- und Uhrzeitfunktionen — ADD_MONTHS, DATEADD, DATEDIFF
Mathematische Funktionen - +, -, *,/, POWER
Zeichenkettenfunktionen - ||, CONCAT, REPEAT, REPLICATE
Fensterfunktionen — AVG, LISTAGG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, RATIO_TO_REPORT, SUM
Die Formatierungsfunktion für den CAST-Datentyp ist anfällig für ungültige Umwandlungsfehler.
