論文の概要: PCT-TEE: Trajectory-based Private Contact Tracing System with Trusted Execution Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03782v5
• Date: Fri, 31 Dec 2021 08:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 21:05:16.670411
• Title: PCT-TEE: Trajectory-based Private Contact Tracing System with Trusted Execution Environment
• Title（参考訳）: pct-tee:信頼された実行環境を備えた軌道ベースプライベートコンタクトトレーシングシステム
• Authors: Fumiyuki Kato, Yang Cao, and Masatoshi Yoshikawa
• Abstract要約: 既存のBluetoothベースのPrivate Contact Tracing(PCT)システムは、人々が新型コロナウイルス患者と直接接触したかどうかを検出することができる。 直接接触と間接接触の両方が可能な,効率的かつセキュアな接触追跡システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.089914572456546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing Bluetooth-based Private Contact Tracing (PCT) systems can privately detect whether people have come into direct contact with COVID-19 patients. However, we find that the existing systems lack functionality and flexibility, which may hurt the success of the contact tracing. Specifically, they cannot detect indirect contact (e.g., people may be exposed to coronavirus because of used the same elevator even without direct contact); they also cannot flexibly change the rules of "risky contact", such as how many hours of exposure or how close to a COVID-19 patient that is considered as risk exposure, which may be changed with the environmental situation. In this paper, we propose an efficient and secure contact tracing system that enables both direct contact and indirect contact. To address the above problems, we need to utilize users' trajectory data for private contact tracing, which we call trajectory-based PCT. We formalize this problem as Spatiotemporal Private Set Intersection. By analyzing different approaches such as homomorphic encryption that could be extended to solve this problem, we identify that Trusted Execution Environment (TEE) is a proposing method to achieve our requirements. The major challenge is how to design algorithms for spatiotemporal private set intersection under limited secure memory of TEE. To this end, we design a TEE-based system with flexible trajectory data encoding algorithms. Our experiments on real-world data show that the proposed system can process thousands of queries on tens of million records of trajectory data in a few seconds.
• Abstract（参考訳）: 既存のBluetoothベースのPCT(Private Contact Tracing)システムは、人々が新型コロナウイルス患者と直接接触したかどうかを個人的に検出することができる。 しかし,既存のシステムは機能や柔軟性に欠けており,接触追跡の成功を損なう可能性がある。 具体的には、間接的な接触(例えば、直接接触することなく同じエレベーターを使用しているため、ウイルスに曝されることがある)を検出することができず、また、どれだけの時間曝露があったかや、環境条件によって変化する可能性がある新型コロナウイルス患者に近づいたかといった「リスキー接触」のルールを柔軟に変更することはできない。 本稿では,直接接触と間接接触の両方が可能な効率的で安全な接触追跡システムを提案する。 上記の問題に対処するためには、軌道ベースのpctと呼ぶプライベートな連絡先追跡にユーザーの軌道データを利用する必要がある。 この問題を時空間的プライベート集合の交叉として定式化する。 この問題を解決するために拡張可能な準同型暗号などの異なる手法を解析することにより,TEE(Trusted Execution Environment)が要求を満たすための提案手法であることを確認した。 最大の課題は、TEEの限られたセキュアメモリの下で、時空間プライベートセット交差点のアルゴリズムを設計する方法である。 この目的のために, フレキシブルなトラジェクトリデータ符号化アルゴリズムを用いたTEEベースのシステムを設計する。 実世界データを用いた実験の結果,提案システムは数秒で数千万レコードの軌跡データに対して数千のクエリを処理できることがわかった。

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