面向个体身份与位置的大规模接触者隐私保障
密码学与安全
2024-09-20 v1
摘要
传染病接触者追踪任务至关重要且充满挑战，尤其是在满足严格隐私要求的情境下。以往的尝试在适用场景和效率方面存在局限。本文提出一种高度可扩展且实用的接触者追踪系统，称为 PREVENT，能够适配多种位置收集方法，全面了解被追踪个体的行踪轨迹，同时确保被追踪个体的隐私，不会将其明文位置暴露给任何方面，包括服务器。该系统非常高效，能够为包含数百万个位置的大规模数据集提供实时查询服务。这得益于全新设计的基于秘密分散的架构，紧密集成于独特的私有空间分区树。值得注意的是，我们对实验数据和合成数据进行实验结果表明，与传统接触者追踪方法相比，PREVENT 引入的性能开销可忽略不计。PREVENT 有望在 infectious disease（传染病）防治中成为突破性工具，为隐私保护的位置跟踪树立新标准。
引用
@article{arxiv.2409.12341,
title = {Provable Privacy Guarantee for Individual Identities and Locations in Large-Scale Contact Tracing},
author = {Tyler Nicewarner and Wei Jiang and Aniruddha Gokhale and Dan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.12341},
year = {2024}
}