面向 COVID-19 暴露通知系统的目标隐私威胁建模
密码学与安全
2020-09-29 v1 计算机与社会
摘要
在 COVID-19 大流行期间，数字接触追踪（DCT）技术的采用已显示出多种益处，包括有助于减缓传染病传播和改善准确信息的传播。然而，为支撑合乎伦理的技术部署与用户采纳，隐私必须置于首要位置。由于隐私丧失是一项关键威胁，彻底的威胁建模将有助于我们在数字接触追踪技术发展的过程中制定策略并保护隐私。当今存在多种威胁建模框架，如 LINDDUN、STRIDE、PASTA 和 NIST，它们分别侧重于软件系统隐私、系统安全、应用安全和以数据为中心的风险。当应用于暴露通知系统（ENS）情境时，这些模型提供了对软件侧的透彻视图，但未能解决此类系统中涉及的硬件、人、法规与软件相集成的本质。我们的方法将 ENS 作为一个整体来处理，并提供一种应对多方面解决方案之隐私复杂性的模型。我们定义了隐私原则、隐私威胁、攻击者能力以及一个全面的威胁模型。最后，我们概述了应对本模型中定义的各种威胁的缓解策略。
引用
@article{arxiv.2009.13300,
title = {Target Privacy Threat Modeling for COVID-19 Exposure Notification Systems},
author = {Ananya Gangavarapu and Ellie Daw and Abhishek Singh and Rohan Iyer and Gabriel Harp and Sam Zimmerman and Ramesh Raskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13300},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 2 figures