ACOUSTIC-TURF：基于声学的隐私保护 COVID-19 接触者追踪
密码学与安全
2020-06-25 v1 网络与互联网体系结构
声音
社会与信息网络
音频与语音处理
摘要
本文提出一种新的隐私保护自动化接触者追踪系统 ACOUSTIC-TURF，利用 ubiquitous 移动设备发送的声学信号来对抗 COVID-19。总体而言，ACOUSTIC-TURF 在附近自适应广播带有随机生成 ID 的不可闻超声波信号。同时，该系统接收附近（例如 6 英尺内）用户发送的其他超声波信号。在此系统中，个人用户 ID 不向他人披露，且系统能以 6 英尺粒度准确检测物理邻近接触。我们已在 Android 上实现 ACOUSTIC-TURF 原型，并在不同距离和各种遮挡场景下评估了其在基于声学信号的接触检测准确率和功耗方面的性能。实验结果表明，ACOUSTIC-TURF 可检测放置在口袋内和口袋外手机在 6 英尺范围内的多个接触。此外，当透过墙壁进行接触者追踪时，我们基于声学信号的系统比基于无线信号的方法精度更高。ACOUSTIC-TURF 能正确判定墙壁两侧的人彼此未接触，而基于蓝牙的方法会检测到它们之间并不存在的接触。
引用
@article{arxiv.2006.13362,
title = {ACOUSTIC-TURF: Acoustic-based Privacy-Preserving COVID-19 Contact Tracing},
author = {Yuxiang Luo and Cheng Zhang and Yunqi Zhang and Chaoshun Zuo and Dong Xuan and Zhiqiang Lin and Adam C. Champion and Ness Shroff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13362},
year = {2020}
}