論文の概要: Modelling Memory for Individual Re-identification in Decentralised Mobile Contact Tracing Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05514v2
• Date: Fri, 13 Nov 2020 08:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-29 07:27:28.349607
• Title: Modelling Memory for Individual Re-identification in Decentralised Mobile Contact Tracing Applications
• Title（参考訳）: 分散型移動体接触追跡アプリケーションにおける個人識別のためのモデリングメモリ
• Authors: Luca Bedogni, Shakila Khan Rumi, Flora Salim
• Abstract要約: 本研究は,ヒトの接点群における正の個体の同定が可能であり,正の個体の社会性が低い場合には,さらに容易であることを示す。 シミュレーションの結果,シナリオによっては90%以上の精度で識別が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.390388295995944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In 2020 the coronavirus outbreak changed the lives of people worldwide. After an initial time period in which it was unclear how to battle the virus, social distancing has been recognised globally as an effective method to mitigate the disease spread. This called for technological tools such as Mobile Contact Tracing Applications (MCTA), which are used to digitally trace contacts among people, and in case a positive case is found, people with the application installed which had been in contact will be notified. De-centralised MCTA may suffer from a novel kind of privacy attack, based on the memory of the human beings, which upon notification of the application can identify who is the positive individual responsible for the notification. Our results show that it is indeed possible to identify positive people among the group of contacts of a human being, and this is even easier when the sociability of the positive individual is low. In practice, our simulation results show that identification can be made with an accuracy of more than 90% depending on the scenario. We also provide three mitigation strategies which can be implemented in de-centralised MCTA and analyse which of the three are more effective in limiting this novel kind of attack.
• Abstract（参考訳）: 2020年、新型コロナウイルスの流行で世界中の人々の生活が変わった。 ウイルスと戦う方法が不明な最初の期間の後、社会的距離を世界規模で認識され、感染拡大を緩和する有効な方法となっている。 これは、人間の接触をデジタルで追跡するために使用されるモバイルコンタクト追跡アプリケーション(MCTA)などの技術ツールが要求され、前向きなケースが見つかった場合、接触していたアプリケーションをインストールした人が通知される。 分散化されたMCTAは、人間の記憶に基づいて、新しい種類のプライバシー攻撃に悩まされる可能性がある。 以上の結果から,ヒトの接点群では正の個体を同定することは可能であり,正の個体の社会性が低い場合にはさらに容易であることが示唆された。 シミュレーションの結果,シナリオによっては90%以上の精度で識別が可能であることが示唆された。 また,非集中型mctaに実装可能な3つの緩和戦略を提案し,その3つのうちどれがより効果的かを分析した。

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