論文の概要: Safer Illinois and RokWall: Privacy Preserving University Health Apps
for COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07897v2
- Date: Wed, 17 Mar 2021 16:06:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-04-14 17:42:40.614869
- Title: Safer Illinois and RokWall: Privacy Preserving University Health Apps
for COVID-19
- Title（参考訳）: Safer IllinoisとRokWall: 新型コロナウイルスの大学健康アプリを保護するプライバシー保護
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、私たちの生活を根本的に破壊している。政府や大学、企業は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックと闘い、社会を安全に再開する技術を急速に開発している。
コンタクトトレース、スーパースレッダイベント検出、露出マッピングといった重要な分析ツールには、機密性の高いユーザ情報の収集と分析が必要である。
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(Urbana-Champaign)で開発中の2つのコンピューティングインフラストラクチャを分析し、新型コロナウイルスの感染拡大を追跡・緩和する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.12822717216725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: COVID-19 has fundamentally disrupted the way we live. Government bodies,
universities, and companies worldwide are rapidly developing technologies to
combat the COVID-19 pandemic and safely reopen society. Essential analytics
tools such as contact tracing, super-spreader event detection, and exposure
mapping require collecting and analyzing sensitive user information. The
increasing use of such powerful data-driven applications necessitates a secure,
privacy-preserving infrastructure for computation on personal data. In this
paper, we analyze two such computing infrastructures under development at the
University of Illinois at Urbana-Champaign to track and mitigate the spread of
COVID-19. First, we present Safer Illinois, a system for decentralized health
analytics supporting two applications currently deployed with widespread
adoption: digital contact tracing and COVID-19 status cards. Second, we
introduce the RokWall architecture for privacy-preserving centralized data
analytics on sensitive user data. We discuss the architecture of these systems,
design choices, threat models considered, and the challenges we experienced in
developing production-ready systems for sensitive data analysis.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)は私たちの生活様式を根本的に混乱させた。
世界各国の政府機関や大学、企業は、新型コロナウイルスのパンデミックに対処し、社会を安全に再開する技術を急速に開発している。
コンタクトトレース、スーパースレッダイベント検出、露出マッピングといった重要な分析ツールには、機密性の高いユーザ情報の収集と分析が必要である。
このような強力なデータ駆動アプリケーションの利用の増加は、個人データの計算にセキュアでプライバシ保護のインフラを必要とする。
本稿では,イリノイ大学アーバナシャンペーン校で開発中の2つの計算基盤を分析し,新型コロナウイルスの感染拡大を追跡・緩和する。
まず,デジタルコンタクトトレーシングとcovid-19ステータスカードという,現在広く普及している2つのアプリケーションをサポートする分散型健康分析システムであるsafety illinoisを提案する。
第2に、機密性の高いユーザデータに基づくプライバシー保護集中型データ分析のためのRokWallアーキテクチャを導入する。
我々は,これらのシステムのアーキテクチャ,設計選択,脅威モデル,センシティブなデータ分析のために運用可能なシステムを開発する上で経験した課題について論じる。
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