論文の概要: Glass-Vault: A Generic Transparent Privacy-preserving Exposure
Notification Analytics Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09525v1
- Date: Fri, 19 Aug 2022 19:19:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:37:04.986176
- Title: Glass-Vault: A Generic Transparent Privacy-preserving Exposure
Notification Analytics Platform
- Title（参考訳）: Glass-Vault: 透明なプライバシー保護公開通知分析プラットフォーム
- Authors: Lorenzo Martinico and Aydin Abadi and Thomas Zacharias and Thomas Win
- Abstract要約: 両制約を同時に扱うプロトコルであるGlass-Vaultを提案する。
これにより、アナリストは、入力データを学ぶことなく、感染したユーザの収集したデータ上で、認可されたプログラムを実行することができる。
Glass-Vaultは、露光通知ユーザーのデータをプライバシー保護の方法で分析できる最初のUCセキュアプロトコルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20072624123275526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The highly transmissible COVID-19 disease is a serious threat to people's
health and life. To automate tracing those who have been in close physical
contact with newly infected people and/or to analyse tracing-related data,
researchers have proposed various ad-hoc programs that require being executed
on users' smartphones. Nevertheless, the existing solutions have two primary
limitations: (1) lack of generality: for each type of analytic task, a certain
kind of data needs to be sent to an analyst; (2) lack of transparency: parties
who provide data to an analyst are not necessarily infected individuals;
therefore, infected individuals' data can be shared with others (e.g., the
analyst) without their fine-grained and direct consent. In this work, we
present Glass-Vault, a protocol that addresses both limitations simultaneously.
It allows an analyst to run authorised programs over the collected data of
infectious users, without learning the input data. Glass-Vault relies on a new
variant of generic Functional Encryption that we propose in this work. This new
variant, called DD-Steel, offers these two additional properties: dynamic and
decentralised. We illustrate the security of both Glass-Vault and DD-Steel in
the Universal Composability setting. Glass-Vault is the first UC-secure
protocol that allows analysing the data of Exposure Notification users in a
privacy-preserving manner. As a sample application, we indicate how it can be
used to generate "infection heatmaps".
- Abstract（参考訳）: 感染性の高い新型コロナウイルス(COVID-19)は、人々の健康と生活にとって深刻な脅威である。
新たに感染した人と接触した人の追跡や、追跡関連データの解析を自動化するために、研究者はユーザーのスマートフォンで実行する必要がある様々なアドホックなプログラムを提案した。
それにもかかわらず、既存のソリューションには2つの主な制限がある: (1) 汎用性の欠如: 各タイプの分析タスクに対して、ある種類のデータをアナリストに送る必要がある; (2) 透明性の欠如: アナリストにデータを提供する当事者は必ずしも個人に感染していない; 感染した個人のデータは、詳細かつ直接の同意なしに他人(例えば、アナリスト)と共有できる。
本研究では,両制約を同時に扱うプロトコルであるGlass-Vaultを提案する。
これにより、アナリストは、入力データを学習することなく、感染したユーザの収集したデータ上で権限付きプログラムを実行することができる。
glass-vaultは、本研究で提案する汎用関数暗号の新しい変種に依存している。
DD-Steelと呼ばれるこの新しい変種は、動的および分散化された2つの追加特性を提供する。
ユニバーサルコンポータビリティ設定におけるGlass-VaultとDD-Steelのセキュリティについて説明する。
Glass-Vaultは、公開通知ユーザーのデータをプライバシー保護の方法で分析できる最初のUCセキュアプロトコルである。
サンプルアプリケーションとして、どのようにして“感染ヒートマップ”を生成するかを示す。
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