論文の概要: Mutual Contact Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12003v4
- Date: Tue, 5 Dec 2023 12:54:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 20:43:10.937385
- Title: Mutual Contact Discovery
- Title(参考訳): 相互接触発見
- Authors: Jaap-Henk Hoepman
- Abstract要約: 連絡先発見により、メッセージングサービスの新規ユーザは、すでにそのサービスを使っている既存の連絡先を見つけることができる。
連絡先リストにあなたの番号が載っているサービスにすでに登録している人は、自分が加入したことを通知される。
ユーザ同士が相互の連絡先リストに留まっている場合にのみ、お互いを発見できる相互接触検出プロトコルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8702432681310401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Contact discovery allows new users of a messaging service to find existing
contacts that already use that service. Existing users are similarly informed
of new users that join. This creates a privacy issue: anyone already on the
service that has your number on their contact list gets notified that you
joined. Even if you don't know that person, or if it is an ex or former
colleague that you long parted with and whose contact details you deleted long
ago. To solve this, we propose a mutual contact discovery protocol, that only
allow users to discover each other when both are (still) in each other's
contact list. Mutual contact discovery has the additional advantage that it can
be implemented in a more privacy friendly fashion (e.g. protecting the social
graph from the server) than traditional, one-sided contact discovery, without
necessarily relying on trusted hardware.
- Abstract(参考訳): 連絡先発見により、メッセージングサービスの新規ユーザは、すでにそのサービスを使っている既存の連絡先を見つけることができる。
既存のユーザーも同様に加入する新規ユーザーについて通知される。
これはプライバシーの問題を引き起こします:あなたの電話番号を連絡先リストに登録しているサービスにいる人は、あなたが参加したことを通知されます。
たとえその人物を知らない人でも、あるいはあなたが長い間別れた元同僚で、誰の連絡先の詳細をずっと前に削除したとしても。
そこで本稿では,ユーザ同士が(まだ)お互いの連絡先リストにある場合にのみ,お互いを発見できる相互接触発見プロトコルを提案する。
相互接触発見は、信頼できるハードウェアに頼らずに、従来の一方的なコンタクト発見よりも、よりプライバシーに優しい方法で実装できるという利点がある(例えば、サーバからソーシャルグラフを保護するなど)。
関連論文リスト
- Pudding: Private User Discovery in Anonymity Networks [9.474649136535705]
プディングは、新しいプライベートユーザー発見プロトコルである。
ユーザ間の連絡先関係を隠蔽し、不正行為を防止し、ネットワーク上でどのユーザ名が登録されているかを隠蔽する。
プルは、基盤となる匿名ネットワークプロトコルを変更することなく、LoopixとNymにデプロイできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T19:06:08Z) - Federated Social Recommendation with Graph Neural Network [69.36135187771929]
本稿では,ソーシャル情報とユーザ・イテムの相互作用を融合させることにより,ソーシャル・レコメンデーションの問題であるソーシャル・リコメンデーションの緩和を提案する。
我々は textbfGraph Neural Network (FeSoG) を用いた textbfFedrated textbfSocial 推薦フレームワークを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-21T09:41:39Z) - Personal Devices for Contact Tracing: Smartphones and Wearables to Fight
Covid-19 [6.42323971944817]
非常に感染性の高いCovid-19の拡散を遅らせるために、100以上の接触追跡アプリケーションが公開された。
本稿では,これら3つのコンポーネントに基づいて,現在のデジタル接触追跡についてレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T18:38:40Z) - Federated Learning of User Verification Models Without Sharing
Embeddings [73.27015469166166]
Federated User Verification(FedUV)は、ユーザが一連のベクトルを共同で学習し、それらのベクトルの秘密の線形結合とインスタンスの埋め込みの相関を最大化するフレームワークである。
誤り訂正符号の符号語から線形結合を選択することで,組込みベクトルを明かさずに協調的にモデルを訓練できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T08:51:39Z) - A Cooperative Memory Network for Personalized Task-oriented Dialogue
Systems with Incomplete User Profiles [55.951126447217526]
ユーザプロファイルの完成を前提とせず,タスク指向対話システムについて検討する。
ユーザプロファイルを徐々に強化する新しいメカニズムを持つ協調記憶ネットワーク(CoMemNN)を提案する。
CoMemNNは、ユーザープロファイルを効果的に強化することができ、応答選択精度の点で3.6%の改善につながります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-16T18:05:54Z) - Privacy-accuracy trade-offs in noisy digital exposure notifications [3.04585143845864]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T15:00:38Z) - Confidential Computing for Privacy-Preserving Contact Tracing [0.18434042562191807]
本稿では,プライバシ保護のためのコンタクトトレースバックエンドを構築するために,Intel SGX信頼できる実行環境を提案する。
SGXに基づくプライバシ保護コンタクトトレースシステムのプロトタイプがハッカソンで著者らによって実装されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T08:06:23Z) - 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) - Study of the usability of LinkedIn: a social media platform meant to
connect employers and employees [91.3755431537592]
本稿では,LinkedInのユーザビリティをユーザ評価と専門家評価の両方を用いて評価する。
LinkedInアプリケーションの全体的なユーザビリティは、SUS(System Usability Scale)を使用して測定されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-06T18:19:45Z) - 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) - 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。