COVID-19 与您的智能手机：基于 BLE 的智能接触追踪
机器学习
2021-12-22 v1 密码学与安全
人机交互
网络与互联网体系结构
摘要
在防止传染病传播方面，接触追踪至关重要。接触追踪通常由授权人员手动执行。手动接触追踪是一种低效、易错、耗时的过程，对广大人群的效用有限，因为与感染者密切接触的人往往在数小时甚至数天后才被告知。本文介绍了一种替代手动接触追踪的方法。所提出的智能接触追踪（SCT）系统利用智能手机的蓝牙低功耗（BLE）信号和机器学习分类器来准确快速地确定接触概况。SCT 的贡献有两方面：a) 使用精确邻近感知将用户的接触分类为高/低风险；b) 使用隐私保护通信协议实现用户匿名。SCT 利用 BLE 的非可连接广播特性，在用户处于公共空间时广播签名数据包。广播和观察到的签名均存储在用户智能手机中，仅当用户被公共卫生当局确认感染时才上传至安全签名数据库。利用接收信号强度（RSS），每部智能手机估计其与其他用户手机的距离，并在违反社交距离规则时发出实时警报。本文包含利用真实智能手机位置的广泛实验以及对五种机器学习分类器的比较评估。报告的结果表明，决策树分类器在准确率方面优于其他最先进的分类方法。最后，为促进该领域的研究并贡献于先进解决方案的及时开发，包含约 123,000 个数据点的六次实验的整个数据集已公开可用。
引用
@article{arxiv.2005.13754,
title = {COVID-19 and Your Smartphone: BLE-based Smart Contact Tracing},
author = {Pai Chet Ng and Petros Spachos and Konstantinos Plataniotis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.13754},
year = {2021}
}