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AWS Clean Rooms 微分隱私的局限性
AWS Clean Rooms 差分隱私不能解決以下情況:
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AWS Clean Rooms 差分隱私不能解決定時攻擊。例如,在個別使用者貢獻大量資料列,而新增或移除此使用者會大幅變更查詢計算時間的情況下,就可能發生這些攻擊。
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AWS當SQL查詢因使用特定結SQL構而導致執行階段溢位或無效轉換錯誤時,Clean Rooms 差異隱私並不保證差異隱私。下表是一些 (但不是全部) 建構的清單,這些SQL建構可能會產生執行階段錯誤,並應在分析範本中進行驗證。我們建議您核准分析範本,以盡可能減少發生此類執行階段錯誤的機會,並定期檢閱查詢記錄檔,以判斷查詢是否符合協同合作合約。
下列SQL建構容易受到溢位錯誤的影響:
聚合函數-AVGLISTAVG,COUNT,PERCENTILEPERCENTILE_DISC,SUM/SUM_ DISTINCT
資料類型格式化函數-TO_ TIMESTAMP、TO _ DATE
日期和時間函數-ADD _MONTHS,DATEADD, DATEDIFF
數學函數-+,-,*,/,POWER
字符串函數-||,CONCAT,REPEAT, REPLICATE
視窗功能-AVG、LISTAGG、PERCENTILE _ COUNT、PERCENTILE _ DISC、_ 到 RATIO _ REPORT、SUM
資CAST料類型格式化函數容易受到無效轉換錯誤的影響。
您可以設定CloudWatch 為為記錄群組建立度量篩選器,然後在該度量篩選器上建立警示,以便在發生潛在溢位或轉換錯誤時接收警示。 CloudWatch 具體而言,您應該監視錯誤代碼
CastError
、OverflowError
、ConversionError
。這些錯誤碼的存在表示潛在的側通道攻擊,但可能表示查詢錯誤SQL。如需詳細資訊,請參閱查詢登入 AWS Clean Rooms。