論文の概要: Differentially Private Health Tokens for Estimating COVID-19 Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14329v2
- Date: Wed, 8 Jul 2020 12:09:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 20:04:38.696021
- Title: Differentially Private Health Tokens for Estimating COVID-19 Risk
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルスのリスクを見積もる個人別健康トークン
- Authors: David Butler, Chris Hicks, James Bell, Carsten Maple, Jon Crowcroft
- Abstract要約: 多くの政府や企業は、いわゆる免疫パスポートを評価し、試行し、実施している。
抗体や健康証明書としても知られており、他の人を危険にさらすことなく仕事や混雑した場所に戻れる技術には明確な需要がある。
このようなシステムに対する主要な批判の1つは、免疫のない人々に対して不公平に差別するために悪用される可能性があり、免疫特権を持つ人々の集団の形成を可能にすることである。
少人数の利用者による集団感染リスクを推定する上で,健康トークンは免疫に基づく差別を緩和できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.382800665115746
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the fight against Covid-19, many governments and businesses are in the
process of evaluating, trialling and even implementing so-called immunity
passports. Also known as antibody or health certificates, there is a clear
demand for any technology that could allow people to return to work and other
crowded places without placing others at risk. One of the major criticisms of
such systems is that they could be misused to unfairly discriminate against
those without immunity, allowing the formation of an `immuno-privileged' class
of people. In this work we are motivated to explore an alternative technical
solution that is non-discriminatory by design. In particular we propose health
tokens -- randomised health certificates which, using methods from differential
privacy, allow individual test results to be randomised whilst still allowing
useful aggregate risk estimates to be calculated. We show that health tokens
could mitigate immunity-based discrimination whilst still presenting a viable
mechanism for estimating the collective transmission risk posed by small groups
of users. We evaluate the viability of our approach in the context of
identity-free and identity-binding use cases and then consider a number of
possible attacks. Our experimental results show that for groups of size 500 or
more, the error associated with our method can be as low as 0.03 on average and
thus the aggregated results can be useful in a number of identity-free
contexts. Finally, we present the results of our open-source prototype which
demonstrates the practicality of our solution.
- Abstract（参考訳）: Covid-19との戦いにおいて、多くの政府や企業がいわゆる免疫パスポートを評価し、試行し、実施している。
抗体や健康証明書としても知られており、他の人を危険にさらすことなく仕事や混雑した場所に戻れる技術には明確な需要がある。
このようなシステムに対する大きな批判の1つは、免疫のない人々に対して不当に差別するために誤用される可能性があり、「免疫特権を持つ」人々の集団を形成することを許している。
この作業では、設計によって差別的でない代替の技術的ソリューションを探究する動機があります。
特に私たちは、個々のテスト結果がランダム化され、有用な集計リスク見積が計算できるような、ランダム化された健康証明書を提案します。
健康トークンは,少人数の利用者による集団感染リスクを推定する有効なメカニズムを示しながら,免疫に基づく差別を緩和できることを示した。
我々は、アイデンティティフリーおよびIDバインディングユースケースの文脈において、我々のアプローチの生存可能性を評価し、多くの攻撃の可能性を検討する。
実験の結果,500以上のグループでは,平均で0.03 % 以下の誤差があり,複数のアイデンティティフリーな文脈において,集約された結果が有用であることがわかった。
最後に,我々のソリューションの実用性を示すオープンソースプロトタイプの結果を示す。
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