Snowflake Data Clean Room 中的差分隐私¶
Snowflake Data Clean Room 提供多项旗舰级隐私增强技术，其中之一是差分隐私。为了加强对数据提供商的隐私保护，从数学上保障用户隐私，并防止进行试图获取个人信息的重复查询，Snowflake Data Clean Room 在差分隐私方面实施了先进的技术，为 Snowflake Data Clean Room 创造了极其强大的端到端保护。由于 Data Clean Room 充当可信环境，Snowflake Data Clean Room 实现了全局差分隐私 [^1]，并提供巨大的隐私保障和低噪声水平。Snowflake Data Clean Room 部署差分隐私的方式与大规模部署完全一致。
差分隐私技术可公开有关数据的高级别见解，但不会揭示其任何单个行级成分。如果攻击者可以对相差一行的数据生成“接近”查询，则使用简单聚合来隐藏行级别信息可能会暴露私密信息。这些查询的结果差异可能会泄露个人信息（通常称为“差分攻击”）。
差分隐私克服了此问题，并通过仔细地将噪声注入到任何对私密数据的查询的返回值中，从数学上极大地保障了数据隐私。借助这种噪声机制和巧妙设置的隐私预算，从统计学角度看，不可能区分任何此类“接近”查询的结果。
开发者版中的差分隐私¶
用户可以向 Snowflake Data Clean Room 开发者版中部署的任何自定义模板添加差分隐私。通过使用 SQL Jinja 自定义模板机制，以下命令根据所需的机制向输出添加噪声：
cleanroom.addNoise(QUERY_RESULT,EPSILON,RANDOM_NUMBER,MECHANISM,...)
Snowflake Data Clean Room 开发者版的强大之处在于，任何自定义噪声机制都可以在自定义模板中设计和部署。因此，用户可以轻松开发自己的差分隐私机制，并在不改变 Clean Room 后端的情况下进行部署。
用途¶
请参阅 Snowflake Data Clean Room：重叠分析，以查看在分析模板中实现的示例。