AWS Clean Rooms Privacy differenziale

AWS Clean Rooms Differential Privacy ti aiuta a proteggere la privacy dei tuoi utenti con una tecnica basata su basi matematiche implementata con controlli intuitivi in pochi clic. Essendo una funzionalità completamente gestita, non è necessaria alcuna esperienza precedente in materia di privacy differenziale per aiutarti a prevenire la reidentificazione degli utenti. AWS Clean Rooms aggiunge automaticamente una quantità di rumore accuratamente calibrata ai risultati delle query in fase di esecuzione per proteggere i dati a livello individuale.

AWS Clean Rooms Differential Privacy supporta un'ampia gamma di query analitiche ed è ideale per un'ampia varietà di casi d'uso, in cui una piccola quantità di errore nei risultati delle query non compromette l'utilità dell'analisi. Grazie a questa soluzione, i vostri partner possono generare informazioni fondamentali per l'azienda su campagne pubblicitarie, decisioni di investimento, ricerca clinica e altro ancora, il tutto senza richiedere alcuna configurazione aggiuntiva da parte dei partner.

AWS Clean Rooms Differential Privacy protegge dall'overflow o dagli errori di cast non validi che utilizzano funzioni scalari o simboli di operatori matematici in modo dannoso.

Per ulteriori informazioni sulla privacy AWS Clean Rooms differenziale, consulta i seguenti argomenti.

Argomenti

• Privacy differenziale
• Come funziona Differential Privacy in AWS Clean Rooms
• Informativa sulla privacy differenziale
• Funzionalità SQL di AWS Clean Rooms Differential Privacy
• Suggerimenti ed esempi di interrogazioni differenziali sulla privacy
• Limitazioni della privacy differenziale AWS Clean Rooms

Privacy differenziale

La privacy differenziale consente solo approfondimenti aggregati e offusca il contributo dei dati di ogni individuo a tali approfondimenti. La privacy differenziale protegge i dati di collaborazione dal membro che può ricevere risultati imparando a conoscere una persona specifica. Senza privacy differenziale, il membro che può ricevere risultati può tentare di dedurre i dati dei singoli utenti aggiungendo o rimuovendo record relativi a un individuo e osservando la differenza nei risultati delle query.

Quando la privacy differenziale è attivata, viene aggiunta una determinata quantità di rumore ai risultati della query per offuscare il contributo dei singoli utenti. Se il membro che può ricevere i risultati cerca di osservare la differenza tra i risultati della query dopo aver rimosso i record relativi a un individuo dal relativo set di dati, la variabilità dei risultati della query aiuta a impedire l'identificazione dei dati dell'individuo. AWS Clean Rooms Differential Privacy utilizza il SampCertsampler, un'implementazione di campionamento collaudata e corretta sviluppata da. AWS

Come funziona Differential Privacy in AWS Clean Rooms

Il flusso di lavoro per attivare la privacy differenziale AWS Clean Rooms richiede i seguenti passaggi aggiuntivi per completare il flusso di lavoro per: AWS Clean Rooms

1. La privacy differenziale viene attivata quando si aggiunge una regola di analisi personalizzata.

2. La politica sulla privacy differenziale per la collaborazione è configurata per rendere le tabelle di dati protette con privacy differenziale disponibili per le interrogazioni.

Dopo aver completato questi passaggi, il membro che può eseguire le query può iniziare a eseguire query su dati differenziali protetti dalla privacy. AWS Clean Rooms restituisce risultati conformi alla politica sulla privacy differenziale. AWS Clean Rooms Differential Privacy registra il numero stimato di domande rimanenti che è possibile eseguire, in modo analogo all'indicatore del livello di benzina di un'auto che mostra il livello attuale del carburante dell'auto. Il numero di query che il membro che può eseguire la query è limitato dai parametri Privacy budget e Noise aggiunti per query impostati in. Informativa sulla privacy differenziale

Considerazioni

Quando utilizzi la privacy differenziale in AWS Clean Rooms, considera quanto segue:

• Il membro che può ricevere risultati non può utilizzare la privacy differenziale. Configureranno una regola di analisi personalizzata con la privacy differenziale disattivata per le tabelle configurate.

• Il membro che può eseguire le query non può unire le tabelle di due o più fornitori di dati quando entrambi hanno attivato la privacy differenziale.