Limitaciones de la privacidad diferencial AWS Clean Rooms

AWS Clean Rooms La privacidad diferencial no aborda las siguientes situaciones:

1. AWS Clean Rooms Differential Privacy no aborda los ataques cronometrados. Por ejemplo, estos ataques son posibles en situaciones en las que un usuario individual contribuye con un gran número de filas y la adición o eliminación de este usuario cambia considerablemente el tiempo de cálculo de la consulta.

2. La privacidad diferencial de AWS Clean Rooms no garantiza la privacidad diferencial cuando una consulta SQL puede provocar desbordamientos o errores de conversión no válidos en tiempo de ejecución debido al uso de determinadas construcciones de SQL. En la siguiente tabla se enumeran algunas construcciones de SQL, pero no todas, que pueden producir errores en tiempo de ejecución y que deben verificarse en las plantillas de análisis. Le recomendamos que apruebe plantillas de análisis que minimicen las posibilidades de que se produzcan dichos errores en tiempo de ejecución y que revise periódicamente los registros de consultas para determinar si las consultas se ajustan al acuerdo de colaboración.

   Las siguientes estructuras de SQL son vulnerables a los errores de desbordamiento:

   • Funciones de agregado: AVG, LISTAVG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, SUM/SUM_DISTINCT

   • Funciones de formato de tipos de datos: TO_TIMESTAMP, TO_DATE

   • Funciones de fecha y hora: ADD_MONTHS, DATEADD, DATEDIFF

   • Funciones matemáticas: +, -, *,/, POWER

   • Funciones de cadena: ||, CONCAT, REPEAT, REPLICATE

   • Funciones de ventana: AVG, LISTAGG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, RATIO_TO_REPORT, SUM

   La función de formateo de tipos de datos CAST es vulnerable a errores de conversión no válidos.