論文の概要: How Reliable is Smartphone-based Electronic Contact Tracing for
COVID-19?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05625v2
- Date: Fri, 22 May 2020 13:48:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-20 12:01:28.915972
- Title: How Reliable is Smartphone-based Electronic Contact Tracing for
COVID-19?
- Title(参考訳): スマートフォンによるcovid-19の電子的接触追跡はどの程度信頼できるのか?
- Authors: Philipp H. Kindt, Trinad Chakraborty, Samarjit Chakraborty
- Abstract要約: スマートフォンベースの電子接触追跡は、2020年の新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)危機への対応として、世界中のほとんどの政府から、ロックダウンや外出禁止令、避難禁止令の緩和に欠かせないツールと考えられている。
本稿では,スマートフォンによる効果的な接触追跡に必要な技術要件について詳細に検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.893124686141781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Smartphone-based electronic contact tracing is currently considered an
essential tool towards easing lockdowns, curfews, and shelter-in-place orders
issued by most governments around the world in response to the 2020 novel
coronavirus (SARS-CoV-2) crisis. While the focus on developing smartphone-based
contact tracing applications or apps has been on privacy concerns stemming from
the use of such apps, an important question that has not received sufficient
attention is: How reliable will such smartphone-based electronic contact
tracing be?
This is a technical question related to how two smartphones reliably register
their mutual proximity. Here, we examine in detail the technical prerequisites
required for effective smartphone-based contact tracing. The underlying
mechanism that any contact tracing app relies on is called Neighbor Discovery
(ND), which involves smartphones transmitting and scanning for Bluetooth
signals to record their mutual presence whenever they are in close proximity.
The hardware support and the software protocols used for ND in smartphones,
however, were not designed for reliable contact tracing. In this paper, we
quantitatively evaluate how reliably can smartphones do contact tracing. Our
results point towards the design of a wearable solution for contact tracing
that can overcome the shortcomings of a smartphone-based solution to provide
more reliable and accurate contact tracing. To the best of our knowledge, this
is the first study that quantifies, both, the suitability and also the
drawbacks of smartphone-based contact tracing. Further, our results can be used
to parameterize a ND protocol to maximize the reliability of any contact
tracing app that uses it.
- Abstract(参考訳): 2020年の新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)危機に対応するため、スマートフォンベースの電子接触追跡は、現在、世界中のほとんどの政府が発行するロックダウン、外出禁止令、避難禁止令の緩和に欠かせないツールと考えられている。
スマートフォンベースの連絡先追跡アプリケーションやアプリの開発は、そのようなアプリの使用に起因するプライバシー上の懸念に焦点が当てられているが、十分な注意が払われていない重要な疑問は以下のとおりである。
これは、2つのスマートフォンが相互近接性を確実に登録する方法に関する技術的な問題である。
本稿では,スマートフォンによる効果的な接触追跡に必要な技術要件について詳細に検討する。
どんな連絡先追跡アプリにも頼っているメカニズムはNeighbor Discovery(ND)と呼ばれるもので、スマートフォンがBluetooth信号の送信とスキャンを行い、近接しているたびに相互の存在を記録する。
しかし、スマートフォンでNDに使用されるハードウェアサポートとソフトウェアプロトコルは、信頼できる接触追跡のために設計されていない。
本稿では,スマートフォンの接触追跡精度を定量的に評価する。
本研究は,より信頼性が高く正確な接触追跡を実現するために,スマートフォンベースのソリューションの欠点を克服可能な接触追跡用ウェアラブルソリューションの設計に向けられたものである。
私たちの知る限りでは、これはスマートフォンベースの接触追跡の適性と欠点の両方を定量化した最初の研究である。
さらに,NDプロトコルをパラメータ化して,それを用いた接触追跡アプリの信頼性を最大化することができる。
関連論文リスト
- Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees [68.53998103087508]
プライバシーに関する懸念は、現在展開を控えている、と私たちは主張する。
本稿では,この攻撃に対して異なるプライバシー保証を有する接触追跡アルゴリズムを提案する。
特に現実的な検査シナリオでは,ウイルス感染率の2倍から10倍の低下を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T11:16:33Z) - Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。
HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。
我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T17:05:59Z) - BU-Trace: A Permissionless Mobile System for Privacy-Preserving
Intelligent Contact Tracing [40.44797233933835]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界にとって前例のない健康危機を引き起こしている。
デジタルコンタクトトレースに関する研究は盛んに行われているが、既存のソリューションはユーザーのプライバシーと利便性の要件を満たすことはほとんどない。
QRコードとNFC技術に基づく知的接触追跡をプライバシ保存するための無許可モバイルシステムであるBU-Traceを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T06:11:09Z) - GoCoronaGo: Privacy Respecting Contact Tracing for COVID-19 Management [5.8374365691194114]
スマートフォンで利用可能なBluetooth技術を用いたコンタクトトラッキング用デジタルアプリが世界中で普及している。
私たちが開発したGoCoronaGoの機関間接触追跡アプリと、意識的かつ時には反抗的な設計選択について説明する。
我々は、デジタルコンタクトの追跡と分析のための研究機会とオープンな課題を、それらから構築された時間的ネットワーク上で強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T14:59:59Z) - Mind the GAP: Security & Privacy Risks of Contact Tracing Apps [75.7995398006171]
GoogleとAppleは共同で,Bluetooth Low Energyを使用した分散型コントラクトトレースアプリを実装するための公開通知APIを提供している。
実世界のシナリオでは、GAP設計は(i)プロファイリングに脆弱で、(ii)偽の連絡先を生成できるリレーベースのワームホール攻撃に弱いことを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T16:05:05Z) - Epidemic contact tracing with smartphone sensors [0.8594140167290096]
そこで本研究では,スマートフォンのセンサを6つ組み合わせたモデルを提案する。
さまざまな現実的環境における我々のアプローチを実証的に検証し、最大95%の偽陽性率、Bluetoothのみのシステムよりも62%の精度で達成できたことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-29T19:29:46Z) - COVID-19 and Your Smartphone: BLE-based Smart Contact Tracing [6.561626017725989]
本稿では手動接触追跡に代わる方法を提案する。
提案するSmart Contact Tracing (SCT) システムは,スマートフォンのBluetooth Low Energy (BLE) 信号を利用する。
約123,000のデータポイントを持つ6つの実験のデータセット全体が公開されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-28T02:56:17Z) - Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing [50.27258414960402]
DP3TはSARS-CoV-2の普及を遅らせるための技術基盤を提供する。
システムは、個人やコミュニティのプライバシーとセキュリティのリスクを最小限にすることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T12:32:02Z) - A Note on Cryptographic Algorithms for Private Data Analysis in Contact
Tracing Applications [7.734726150561088]
接触追跡は新型コロナウイルスのパンデミックに対抗する重要な手段だ。
我々は、プライベート・セット・インターセクション問題に対処するのに役立つ様々な暗号技術に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T06:18:13Z) - Towards Palmprint Verification On Smartphones [62.279124220123286]
過去20年間の研究によると、ヤシの印刷物は独特性と永続性に優れた効果がある。
我々はスマートフォン用のDeepMPV+というDCNNベースのパームプリント検証システムを構築した。
DeepMPV+の効率と有効性は広範な実験によって裏付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T08:31:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。