論文の概要: Do we need a Contact Tracing App?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10187v2
- Date: Wed, 29 Jul 2020 13:50:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-19 05:50:42.257257
- Title: Do we need a Contact Tracing App?
- Title(参考訳): 連絡先追跡アプリが必要ですか?
- Authors: Leonardo Maccari, Valeria Cagno
- Abstract要約: ウイルスの拡散に伴う接触追跡の基礎を概観し、その数値を新型コロナウイルスのケースに文脈的に分類し、Bluetooth Low Energyを用いた近接検出技術の現状を分析した。
我々の貢献は、現在の技術を用いてウイルスの拡散を遅らせる際の接触追跡アプリの利点の科学的証拠があるかどうかを評価することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4772925032796937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of this paper is to shed some light on the usefulness of a contact
tracing smartphone app for the containment of the COVID-19 pandemic. We review
the basics of contact tracing during the spread of a virus, we contextualize
the numbers to the case of COVID-19 and we analyse the state of the art for
proximity detection using Bluetooth Low Energy. Our contribution is to assess
if there is scientific evidence of the benefit of a contact tracing app in
slowing down the spread of the virus using present technologies. Our conclusion
is that such evidence is lacking, and we should re-think the introduction of
such a privacy-invasive measure.
- Abstract(参考訳): 本論文の目的は、新型コロナウイルスのパンデミックを封じ込めたコンタクトトラッキングスマートフォンアプリの有用性に光を当てることである。
ウイルスの拡散に伴う接触追跡の基礎を概観し、その数値を新型コロナウイルスのケースに文脈的に分類し、Bluetooth Low Energyを用いた近接検出技術の現状を分析した。
我々の貢献は、現在の技術を用いてウイルスの拡散を遅らせる際の接触追跡アプリの利点の科学的証拠があるかどうかを評価することである。
我々の結論は、そのような証拠は欠落しており、そのようなプライバシー侵害対策の導入を再考すべきである。
関連論文リスト
- DNA: Differentially private Neural Augmentation for contact tracing [62.740950398187664]
接触追跡はウイルスキャリアの早期検出による感染率の低下に有効な方法である。
我々は、分散化された接触追跡において、最先端技術のプライバシー保証を大幅に改善する。
この作業は、重要なプライバシー保証を維持しながら、ディープラーニングをコンタクトトレースに統合する上で、重要な第一歩となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-20T13:43:28Z) - 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) - Simulating and visualizing COVID-19 contact tracing with Corona-Warn-App
for increased understanding of its privacy-preserving design [0.0]
世界は1世紀前に見られた新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが進行中だ。
接触追跡は感染の連鎖を封じ込め、破壊するための最も重要かつ効果的なツールの1つである。
接触追跡の侵入的な性質のため、ユーザのプライバシーを維持することが非常に重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-04T16:07:10Z) - SARiSsa -- A Mobile Application for the Proactive Control of SARS-CoV-2
Spread [0.0]
そこで我々は,SARS-CoV-2の感染拡大を抑制するため,モバイルデバイスを利用したスマートアプリケーションの開発を背景とした設計原則を提案する。
本稿では,接触追跡に関するより精巧なグラフ理論とアルゴリズム的背景を取り入れた,そのようなアプリケーション開発のためのオープンアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-28T10:45:33Z) - The evolving ecosystem of COVID-19 contact tracing applications [0.0]
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、デジタル接触追跡への関心が高まっている。
近年の研究では、倫理的接触追跡のガイドラインの形成に主に焦点が当てられている。
本研究では,152の接触追跡アプリケーションについて検討し,倫理的接触追跡に関する既存のガイドラインに適合する範囲について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T01:38:19Z) - An Empirical Evaluation of Bluetooth-based Decentralized Contact Tracing
in Crowds [7.469941131704084]
本研究は, 参加者80名を対象に, 群集環境におけるBluetoothによる接触追跡の有効性を実証的に検討した。
結果,Bluetooth RSSIは近接検出には信頼性が低く,特に混み合っている環境では不正確性が悪化することが確認された。
既存の接触追跡アプリは、粗い粒度の近接検出に焦点を合わせるために再利用できることを推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T10:44:03Z) - Predicting Infectiousness for Proactive Contact Tracing [75.62186539860787]
大規模デジタル接触追跡は、ウイルスの拡散を最小限に抑えながら、経済と社会活動を再開する潜在的な解決策である。
プライバシ、モビリティ制限、公衆衛生のトレードオフを行う様々なDCT手法が提案されている。
本稿では,個人の感染を積極的に予測するためにスマートフォンに展開可能な方法を開発し,検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-23T17:06:07Z) - 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) - Trust and Transparency in Contact Tracing Applications [81.07729301514182]
世界的な新型コロナウイルスの感染拡大で、新型コロナウイルスの感染拡大を抑える取り組みが進められている。
これらの取り組みの1つは、感染した人への暴露を通じて病気を発症するリスクがある人を特定するために接触追跡を使用することである。
人間の接触トレーサの作業を補うために、デジタル接触追跡ソリューションの開発と利用に大きな関心が寄せられている。
これらのアプリケーションによる機密性の高い個人情報の収集と利用は、これらのソリューションに有利な関心を持つステークホルダーグループによる多くの懸念につながっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T20:29:24Z) - 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) - 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)
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。