一种用于追踪和预防 COVID-19 社区传播的隐私保护移动与雾计算框架
密码学与安全
2020-06-25 v1
摘要
为减缓 COVID-19 传播，世界各国政府正试图通过强制隔离和检疫来识别感染者并遏制病毒。然而，追踪与感染者接触过的人十分困难，这导致了广泛的社区传播和大规模感染。为解决此问题，我们开发了一个电子政务隐私保护移动与雾计算框架 PPMF，可全国范围追踪感染和疑似病例。我们使用带有接触者追踪应用的个人移动设备以及两类固定雾节点——自动风险检查器（ARC）和疑似用户数据上传节点（SUDUN）——在维护用户数据隐私的同时追踪社区传播。每个用户的移动设备在中央应用注册时收到唯一加密参考码（UERC）。移动设备和中央应用均生成轮转唯一加密参考码（RUERC），并通过蓝牙低能耗（BLE）技术广播。ARC 放置于建筑物入口处，可立即检测附近是否有阳性或疑似病例。若发现任何确诊病例，ARC 向附近人群广播预防消息而不泄露感染者身份。SUDUN 放置于卫生中心，向中央云应用报告检测结果。报告数据随后用于映射感染者与疑似病例间的关系。因此，利用我们提出的 PPMF 框架，政府可让各组织在不完全封锁的情况下继续经济活动。
引用
@article{arxiv.2006.13364,
title = {A Privacy-preserving Mobile and Fog Computing Framework to Trace and Prevent COVID-19 Community Transmission},
author = {Md Whaiduzzaman and Md. Razon Hossain and Ahmedur Rahman Shovon and Shanto Roy and Aron Laszka and Rajkumar Buyya and Alistair Barros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13364},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 9 figures, 1 table, 1 algorithm