論文の概要: COVID-19 and Your Smartphone: BLE-based Smart Contact Tracing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13754v1
- Date: Thu, 28 May 2020 02:56:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 06:04:10.243082
- Title: COVID-19 and Your Smartphone: BLE-based Smart Contact Tracing
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスとスマートフォン: BLEベースのスマートコンタクト
- Authors: Pai Chet Ng, Petros Spachos, Konstantinos Plataniotis
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.561626017725989
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contact tracing is of paramount importance when it comes to preventing the
spreading of infectious diseases. Contact tracing is usually performed manually
by authorized personnel. Manual contact tracing is an inefficient, error-prone,
time-consuming process of limited utility to the population at large as those
in close contact with infected individuals are informed hours, if not days,
later. This paper introduces an alternative way to manual contact tracing. The
proposed Smart Contact Tracing (SCT) system utilizes the smartphone's Bluetooth
Low Energy (BLE) signals and machine learning classifier to accurately and
quickly determined the contact profile. SCT's contribution is two-fold: a)
classification of the user's contact as high/low-risk using precise proximity
sensing, and b) user anonymity using a privacy-preserving communications
protocol. SCT leverages BLE's non-connectable advertising feature to broadcast
a signature packet when the user is in the public space. Both broadcasted and
observed signatures are stored in the user's smartphone and they are only
uploaded to a secure signature database when a user is confirmed by public
health authorities to be infected. Using received signal strength (RSS) each
smartphone estimates its distance from other user's phones and issues real-time
alerts when social distancing rules are violated. The paper includes extensive
experimentation utilizing real-life smartphone positions and a comparative
evaluation of five machine learning classifiers. Reported results indicate that
a decision tree classifier outperforms other states of the art classification
methods in terms of accuracy. Lastly, to facilitate research in this area, and
to contribute to the timely development of advanced solutions the entire data
set of six experiments with about 123,000 data points is made publicly
available.
- Abstract（参考訳）: 感染性疾患の拡散を予防する上で、接触追跡が最も重要である。
接触追跡は通常、公認職員によって手動で行われる。
手動接触追跡は、感染した個人と密接な接触をした人々に対して、数日後に通知されるため、人口に限られたユーティリティーの非効率で、エラーを起こし、時間のかかるプロセスである。
本稿では手動接触追跡に代わる方法を提案する。
提案したSmart Contact Tracing (SCT) システムは,スマートフォンのBluetooth Low Energy (BLE) 信号と機械学習分類器を用いて,接触プロファイルの正確かつ迅速な決定を行う。
SCTの貢献は2つあります。
a) 正確な近接センシングを用いて、利用者の接触をハイ/ローリスクと分類し、
b) プライバシー保護通信プロトコルを用いたユーザ匿名性。
SCTはBLEの非接続広告機能を利用して、ユーザーがパブリックスペースにいるときに署名パケットをブロードキャストする。
放送された署名と観察された署名はいずれもユーザのスマートフォンに格納され、公衆衛生当局によって感染が確認された場合にのみセキュアな署名データベースにアップロードされる。
受信信号強度(RSS)を用いて、各スマートフォンは他のユーザの携帯電話からの距離を推定し、ソーシャルディスタンシングルールに違反した場合にリアルタイムアラートを発行する。
本論文は,実生活スマートフォンの位置を利用した広範囲な実験と,5つの機械学習分類器の比較評価を含む。
報告された結果から,決定木分類器は,技術分類方法の他の状態よりも精度が高いことがわかった。
最後に、この分野の研究を容易にし、先進的なソリューションのタイムリーな開発に貢献するために、約123,000のデータポイントによる6つの実験全体のデータセットが公開されている。
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