論文の概要: PrivyTRAC: Privacy and Security Preserving Contact Tracing System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08568v1
• Date: Mon, 15 Jun 2020 17:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 20:19:04.098908
• Title: PrivyTRAC: Privacy and Security Preserving Contact Tracing System
• Title（参考訳）: PrivyTRAC: 連絡先追跡システムのためのプライバシとセキュリティ
• Authors: Ssu-Hsin Yu
• Abstract要約: 従来の労働集約型接触追跡手法の代替として,スマートフォンの位置情報に基づく手法が提案され,実装されている。 多くの社会で広く普及するのを妨げる深刻なプライバシーとセキュリティの懸念がある。 PrivyTRACと呼ばれる新しいシステムコンセプトは、ユーザのプライバシを保護し、セキュリティを高め、スマートフォンの接触追跡の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smartphone location-based methods have been proposed and implemented as an effective alternative to traditional labor intensive contact tracing methods. However, there are serious privacy and security concerns that may impede wide-spread adoption in many societies. Furthermore, these methods rely solely on proximity to patients, based on Bluetooth or GPS signal for example, ignoring lingering effects of virus, including COVID-19, present in the environment. This results in inaccurate risk assessment and incomplete contact tracing. A new system concept, called PrivyTRAC, preserves user privacy, increases security and improves accuracy of smartphone contact tracing. PrivyTRAC enhances users' and patients' privacy by letting users conduct self-evaluation based on the risk maps download to their smartphones. No user information is transmitted to external locations or devices, and no personally identifiable patient information is embedded in the risk maps as they are processed anonymized and aggregated locations of confirmed patients. The risk maps consider both spatial proximity and temporal effects to improve the accuracy of the infection risk estimation. Experiments conducted in the paper illustrate improvement of PrivyTRAC over proximity based methods in terms of true and false positives. An approach to further improve infection risk estimation by incorporating both positive and negative local test results from contacts of confirmed cases is also described.
• Abstract（参考訳）: 従来の労働集約型接触追跡手法の代替として,スマートフォンの位置に基づく手法が提案され,実装されている。 しかし、多くの社会で広く普及するのを妨げる深刻なプライバシーとセキュリティの懸念がある。 さらに、これらの方法は患者にのみ依存しており、例えば、BluetoothやGPS信号に基づいて、環境に存在する新型コロナウイルスなどのウイルスのリンギリング効果を無視している。 これは不正確なリスク評価と不完全な接触追跡をもたらす。 PrivyTRACと呼ばれる新しいシステムコンセプトは、ユーザのプライバシを保護し、セキュリティを高め、スマートフォンの接触追跡の精度を向上させる。 PrivyTRACは、スマートフォンにダウンロードしたリスクマップに基づいて自己評価を行うことで、ユーザのプライバシと患者のプライバシを高める。 ユーザ情報は外部の場所やデバイスに送信されず、確認された患者の匿名化および集約された位置を処理するため、個人識別された患者情報はリスクマップに埋め込まれない。 リスクマップは、感染リスク推定の精度を向上させるために、空間的近接性と時間的影響の両方を考慮する。 本報告では, 近接法におけるPrivyTRACの改良について, 真偽正の点から検討した。 陽性と陰性の両方の局所検査結果を取り入れた感染リスク推定をさらに改善するアプローチについても述べる。

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