論文の概要: Privacy-accuracy trade-offs in noisy digital exposure notifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03995v1
- Date: Sun, 8 Nov 2020 15:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 23:29:43.324459
- Title: Privacy-accuracy trade-offs in noisy digital exposure notifications
- Title（参考訳）: デジタル露出通知におけるプライバシーの正確性に関するトレードオフ
- Authors: Abbas Hammoud and Yun William Yu
- Abstract要約: 携帯電話による接触追跡プロセスの自動化に関心がある。
Bluetoothなどのデータ交換技術を使って、ユーザー間の連絡先を記録したり、ポジティブな診断を報告したり、病気のユーザーに暴露されたユーザーに警告したりできる。
実用的なプロトコルを設計することは重要であるが、露出イベントをユーザーに通知することは、それ自体が秘密情報を漏洩させる可能性があることに気づくことが不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the global spread of Covid-19 began to overwhelm the attempts of
governments to conduct manual contact-tracing, there has been much interest in
using the power of mobile phones to automate the contact-tracing process
through the development of exposure notification applications. The rough idea
is simple: use Bluetooth or other data-exchange technologies to record contacts
between users, enable users to report positive diagnoses, and alert users who
have been exposed to sick users. Of course, there are many privacy concerns
associated with this idea. Much of the work in this area has been concerned
with designing mechanisms for tracing contacts and alerting users that do not
leak additional information about users beyond the existence of exposure
events. However, although designing practical protocols is of crucial
importance, it is essential to realize that notifying users about exposure
events may itself leak confidential information (e.g. that a particular contact
has been diagnosed). Luckily, while digital contact tracing is a relatively new
task, the generic problem of privacy and data disclosure has been studied for
decades. Indeed, the framework of differential privacy further permits provable
query privacy by adding random noise. In this article, we translate two results
from statistical privacy and social recommendation algorithms to exposure
notification. We thus prove some naive bounds on the degree to which accuracy
must be sacrificed if exposure notification frameworks are to be made more
private through the injection of noise.
- Abstract（参考訳）: Covid-19の世界的な普及が、政府による手動接触追跡の試みを圧倒し始めており、露出通知アプリケーションの開発を通じて接触追跡プロセスを自動化するために携帯電話の力を使うことに大きな関心が寄せられている。
Bluetoothなどのデータ交換技術を使って、ユーザー間の連絡先を記録したり、ポジティブな診断を報告したり、病気のユーザーに暴露されたユーザーに警告したりできる。
もちろん、このアイデアには多くのプライバシー上の懸念がある。
この領域での作業の多くは、連絡先をトレースするメカニズムの設計と、露出イベント以外にユーザに関する情報を漏らさないユーザへの警告に関するものだ。
しかし、実用的なプロトコルを設計することは重要であるが、露出イベントについてユーザーに通知することは、秘密情報そのものを漏洩させる可能性がある(例えば、特定の接触が診断された)ことに気づくことが不可欠である。
幸いなことに、デジタル接触追跡は比較的新しいタスクだが、プライバシーとデータ開示の一般的な問題は何十年も研究されてきた。
実際、差分プライバシーのフレームワークは、ランダムノイズを追加することで、証明可能なクエリプライバシをさらに許可する。
本稿では,統計的プライバシとソーシャルレコメンデーションアルゴリズムから露出通知への2つの結果の変換を行う。
したがって、露光通知フレームワークがノイズ注入によってよりプライベートにされなければならない場合、どの精度を犠牲にしなければならないかについて、いくつかのナイーブな境界を証明します。
関連論文リスト
- PrivacyLens: Evaluating Privacy Norm Awareness of Language Models in Action [54.11479432110771]
PrivacyLensは、プライバシに敏感な種子を表現的なヴィグネットに拡張し、さらにエージェントの軌跡に拡張するために設計された新しいフレームワークである。
プライバシの文献とクラウドソーシングされたシードに基づいて、プライバシの規範のコレクションをインスタンス化する。
GPT-4やLlama-3-70Bのような最先端のLMは、プライバシー強化の指示が出されたとしても、機密情報を25.68%、38.69%のケースでリークしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T17:58:38Z) - User Interaction Data in Apps: Comparing Policy Claims to
Implementations [0.0]
我々は、ポリシークレームとデータ収集手法の整合性を評価するために、静的解析手法を用いて、さまざまなカテゴリにまたがるトップ100アプリを分析した。
我々の調査結果は、データ収集における透明性の欠如と、それに伴う再識別のリスクを強調し、ユーザのプライバシと信頼に関する懸念を高めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-05T12:11:11Z) - Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in
Frequency Domain [77.8858706250075]
本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。
本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-15T07:15:36Z) - Privacy-Preserving Infection Exposure Notification without Trust in
Third Parties [0.0]
本研究では,中間エンティティを信頼できない状況下でのプライバシ保護公開通知を提案する。
コンシューマグループが、デプロイされたシステムのプライバシ保護を検証する場合、提案した設計よりも検証可能性のレベルがはるかに高いことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-13T09:47:45Z) - Epidemic Exposure Notification with Smartwatch: A Proximity-Based
Privacy-Preserving Approach [5.838266102141282]
無線技術は、接触追跡の補助として重要な役割を担い、局所感染の発生を早急に防ぎ、さらなる拡散を防ぐ。
スマートウォッチをベースとしたウェアラブル近接露光通知ソリューションを提案し,ビジネス,ホスピタリティ,レクリエーション施設における安全な物理的距離の確保を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-08T19:55:33Z) - BeeTrace: A Unified Platform for Secure Contact Tracing that Breaks Data
Silos [73.84437456144994]
接触追跡は、新型コロナウイルスなどの感染症の拡散を制御する重要な方法である。
現在のソリューションでは、ビジネスデータベースや個々のデジタルデバイスに格納された大量のデータを利用できません。
データサイロを破り、プライバシーの目標を保証するために最先端の暗号化プロトコルをデプロイする統合プラットフォームであるBeeTraceを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-05T10:33:45Z) - Trust and Transparency in Contact Tracing Applications [81.07729301514182]
世界的な新型コロナウイルスの感染拡大で、新型コロナウイルスの感染拡大を抑える取り組みが進められている。
これらの取り組みの1つは、感染した人への暴露を通じて病気を発症するリスクがある人を特定するために接触追跡を使用することである。
人間の接触トレーサの作業を補うために、デジタル接触追跡ソリューションの開発と利用に大きな関心が寄せられている。
これらのアプリケーションによる機密性の高い個人情報の収集と利用は、これらのソリューションに有利な関心を持つステークホルダーグループによる多くの懸念につながっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T20:29:24Z) - Mind the GAP: Security & Privacy Risks of Contact Tracing Apps [75.7995398006171]
GoogleとAppleは共同で,Bluetooth Low Energyを使用した分散型コントラクトトレースアプリを実装するための公開通知APIを提供している。
実世界のシナリオでは、GAP設計は(i)プロファイリングに脆弱で、(ii)偽の連絡先を生成できるリレーベースのワームホール攻撃に弱いことを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:05:05Z) - Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing [50.27258414960402]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:32:02Z) - A Note on Cryptographic Algorithms for Private Data Analysis in Contact
Tracing Applications [7.734726150561088]
接触追跡は新型コロナウイルスのパンデミックに対抗する重要な手段だ。
我々は、プライベート・セット・インターセクション問題に対処するのに役立つ様々な暗号技術に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-19T06:18:13Z) - Privacy Guidelines for Contact Tracing Applications [19.094312133714023]
我々はコンタクトトレースアプリケーションが扱えるシナリオについて議論する。
動作を妨害したり、エンドユーザーのデータを誤用したりする様々な脅威アクターについて述べる。
我々は、異なる利害関係者の視点から、接触追跡アプリケーションのプライバシーガイドラインを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-28T06:44:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。