論文の概要: Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12273v1
- Date: Mon, 25 May 2020 12:32:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-18 12:09:42.046890
- Title: Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing
- Title（参考訳）: 分散型プライバシ保護プロキシトレーシング
- Authors: Carmela Troncoso, Mathias Payer, Jean-Pierre Hubaux, Marcel Salath\'e,
James Larus, Edouard Bugnion, Wouter Lueks, Theresa Stadler, Apostolos
Pyrgelis, Daniele Antonioli, Ludovic Barman, Sylvain Chatel, Kenneth
Paterson, Srdjan \v{C}apkun, David Basin, Jan Beutel, Dennis Jackson, Marc
Roeschlin, Patrick Leu, Bart Preneel, Nigel Smart, Aysajan Abidin, Seda
G\"urses, Michael Veale, Cas Cremers, Michael Backes, Nils Ole Tippenhauer,
Reuben Binns, Ciro Cattuto, Alain Barrat, Dario Fiore, Manuel Barbosa, Rui
Oliveira, Jos\'e Pereira
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.27258414960402
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This document describes and analyzes a system for secure and
privacy-preserving proximity tracing at large scale. This system, referred to
as DP3T, provides a technological foundation to help slow the spread of
SARS-CoV-2 by simplifying and accelerating the process of notifying people who
might have been exposed to the virus so that they can take appropriate measures
to break its transmission chain. The system aims to minimise privacy and
security risks for individuals and communities and guarantee the highest level
of data protection. The goal of our proximity tracing system is to determine
who has been in close physical proximity to a COVID-19 positive person and thus
exposed to the virus, without revealing the contact's identity or where the
contact occurred. To achieve this goal, users run a smartphone app that
continually broadcasts an ephemeral, pseudo-random ID representing the user's
phone and also records the pseudo-random IDs observed from smartphones in close
proximity. When a patient is diagnosed with COVID-19, she can upload
pseudo-random IDs previously broadcast from her phone to a central server.
Prior to the upload, all data remains exclusively on the user's phone. Other
users' apps can use data from the server to locally estimate whether the
device's owner was exposed to the virus through close-range physical proximity
to a COVID-19 positive person who has uploaded their data. In case the app
detects a high risk, it will inform the user.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,大規模に安全かつプライバシーを保った近接追跡システムについて記述し,解析する。
このシステムはdp3tと呼ばれ、sars-cov-2の拡散を遅らせる技術基盤を提供し、ウイルスに曝された可能性のある人々に通知し、その伝達連鎖を壊す適切な対策を講じるプロセスを簡素化し、促進する。
このシステムの目的は、個人やコミュニティのプライバシーやセキュリティのリスクを最小化し、最高レベルのデータ保護を保証することだ。
我々の近接追跡システムの目的は、接触者の身元や接触があった場所を明かさずに、covid-19陽性者と物理的に近接し、ウイルスに感染した人物を特定することである。
この目的を達成するために、ユーザは、ユーザの携帯電話を表す短命で擬似ランダムIDを継続的にブロードキャストするスマートフォンアプリを実行し、スマートフォンから観測された擬似ランダムIDを近接して記録する。
患者が新型コロナウイルスと診断された場合、携帯電話から送信された疑似ランダムIDを中央サーバーにアップロードすることができる。
アップロードの前には、すべてのデータはユーザーの携帯電話にのみ保存される。
他のユーザーのアプリは、データをアップロードした新型コロナウイルス陽性の人物に近接して、デバイス所有者がウイルスに曝されたかどうかをローカルで推定するために、サーバーのデータを使用することができる。
アプリが高いリスクを検知した場合、ユーザーに通知する。
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