基于移动蜂窝网络地理定位数据的自动化接触者追踪方法以控制新冠疫情传播
计算机与社会
2020-07-07 v1 密码学与安全
摘要
冠状病毒（COVID-19）因其持续的结构演变以及缺乏针对该特定病毒的有效解药，已成为最大的挑战。该病毒主要通过密切接触的人群传播和复制自身，而不幸的是，这种接触可能以许多不可预测的方式发生。因此，为减缓这种新型病毒的传播，唯一相关的举措是保持社交距离、进行接触者追踪、使用适当的防护装备以及实施隔离措施。但尽管在理论上可行，这些方法在人口稠密的国家和地区很难维持。因此，为控制病毒传播，研究人员和主管部门正考虑使用基于智能手机的移动应用程序（apps）来识别可能受感染的人员以及高风险区域，以实施隔离和封锁措施。然而，这些方法严重依赖先进的技术特性并暴露出显著的隐私漏洞。在本文中，我们提出了一种基于手机用户地理定位数据的COVID-19接触者追踪新方法。所提方法将帮助主管部门在不使用基于智能手机的移动应用程序的情况下识别可能受感染人员的数量。此外，该方法可通过告知人们是否已在暴露人员名单中，帮助其做出何时寻求医疗援助的重要决定。数值示例表明，所提方法可显著优于基于智能手机应用程序的解决方案。
引用
@article{arxiv.2007.02661,
title = {An Automated Contact Tracing Approach for Controlling Covid-19 Spread Based on Geolocation Data from Mobile Cellular Networks},
author = {Md. Tanvir Rahman and Risala T. Khan and Muhammad R. A. Khandaker and Md. Sifat Ar Salan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.02661},
year = {2020}
}
备注
Submitted to IEEE Access