Testen, ob Zählungen und Zusammenfassungen die Sichtbarkeit verborgener Datensätze respektieren

Ziel

Prüfen, ob abgeleitete Antworten den Sichtbarkeitsregeln des Produkts für geschützte Datensätze folgen. Der Vorschlag unterscheidet eine zulässige Aggregation von einer unbeabsichtigten Offenlegung, statt anzunehmen, jede Zählung müsse privat sein.

Voraussetzungen

Einen isolierten synthetischen Datensatz mit öffentlichen und eingeschränkten Datensätzen erstellen. Festlegen, welche Zählungen, Facetten, Abzeichen, Zusammenfassungen und Existenzsignale jede Testinstanz beobachten darf.

Schritte

1. Die erklärte Aggregation über ein autorisiertes Konto erfassen und die Zusammensetzung der Fixtur bestätigen. Deterministische synthetische Kategorien verwenden, damit Änderungen einem bekannten Datensatz zugeordnet werden können.

2. Dieselbe Funktion mit einem Konto mit geringeren Rechten abfragen. Deren Ausgabe mit dem in der Strategie definierten sichtbaren Datensatz vergleichen, nicht standardmässig mit der Antwort des uneingeschränkten Kontos.

3. Einen eingeschränkten synthetischen Datensatz hinzufügen und dabei die öffentlichen Datensätze unverändert lassen. Die Abfrage mit geringeren Rechten wiederholen und bewerten, ob eine geänderte Zählung oder Kategorie von der Aggregationsstrategie erlaubt ist.

4. Für alternative, von der Anwendung tatsächlich unterstützte Darstellungen wiederholen, etwa eine Suchfacette oder ein Navigationsabzeichen. Jede Darstellung benennen, damit eine Behebung in einem Handler nicht ein anderes Ergebnis verdeckt.

5. Nach der Behebung prüfen, dass autorisierte Aggregationen weiterhin korrekt sind und dass Änderungen an öffentlichen Datensätzen zulässige Zusammenfassungen weiterhin aktualisieren. Keine pauschale konstante Antwort verwenden, die nur eine funktionale Regression verdeckt.

Erwartetes Ergebnis

Die Regression sollte erkennen, welcher abgeleitete Wert sich mit geschützten Daten ändert und ob diese Änderung eine ausdrücklich festgelegte Offenlegungsstrategie verletzt.

Grenzen und Prüfbasis

Dies ist ein deterministischer Vergleich auf Anwendungsebene, keine statistische Datenschutzgarantie. Timing, näherungsweise Aggregationen und absichtlich öffentliche Summen erfordern andere Erwartungen und eine zusätzliche Bewertung. Dies ist eine ursprüngliche vorgeschlagene Methode; es wird keine Ausführung oder kein empirisches Ergebnis behauptet.