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Limitazioni della privacy differenziale AWS Clean Rooms
AWS Clean Rooms Differential Privacy non affronta le seguenti situazioni:
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AWS Clean Rooms Differential Privacy non affronta gli attacchi temporali. Ad esempio, questi attacchi sono possibili in scenari in cui un singolo utente inserisce un numero elevato di righe e l'aggiunta o la rimozione di tale utente modifica in modo significativo il tempo di calcolo della query.
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AWS Clean Rooms Differential Privacy non garantisce la privacy differenziale quando una query SQL può causare overflow o errori di cast non validi in fase di esecuzione a causa dell'uso di determinati costrutti SQL. La tabella seguente è un elenco di alcuni, ma non di tutti, i costrutti SQL che possono produrre errori di runtime e devono essere verificati nei modelli di analisi. Si consiglia di approvare modelli di analisi che riducano al minimo le possibilità di tali errori di run-time e di esaminare periodicamente i log delle query per determinare se le query sono conformi all'accordo di collaborazione.
I seguenti costrutti SQL sono vulnerabili agli errori di overflow:
Funzioni aggregate: AVG, LISTAVG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, SUM/SUM_DISTINCT
Funzioni di formattazione dei tipi di dati: TO_TIMESTAMP, TO_DATE
Funzioni di data e ora: ADD_MONTHS, DATEADD, DATEDIFF
Funzioni matematiche - +, -, *,/, POWER
Funzioni di stringa - ||, CONCAT, REPEAT, REPLICATE
Funzioni della finestra: AVG, LISTAGG, PERCENTILE_COUNT, PERCENTILE_DISC, RATIO_TO_REPORT, SUM
La funzione di formattazione del tipo di dati CAST è vulnerabile agli errori di cast non validi.
