Existing Bluetooth-based Private Contact Tracing (PCT) systems can privately detect whether people have come into direct contact with COVID-19 patients. However, we find that the existing systems lack functionality and flexibility, which may hurt the success of the contact tracing. Specifically, they cannot detect indirect contact (e.g., people may be exposed to coronavirus because of used the same elevator even without direct contact); they also cannot flexibly change the rules of "risky contact", such as how many hours of exposure or how close to a COVID-19 patient that is considered as risk exposure, which may be changed with the environmental situation. In this paper, we propose an efficient and secure contact tracing system that enables both direct contact and indirect contact. To address the above problems, we need to utilize users' trajectory data for private contact tracing, which we call trajectory-based PCT. We formalize this problem as Spatiotemporal Private Set Intersection. By analyzing different approaches such as homomorphic encryption that could be extended to solve this problem, we identify that Trusted Execution Environment (TEE) is a proposing method to achieve our requirements. The major challenge is how to design algorithms for spatiotemporal private set intersection under limited secure memory of TEE. To this end, we design a TEE-based system with flexible trajectory data encoding algorithms. Our experiments on real-world data show that the proposed system can process thousands of queries on tens of million records of trajectory data in a few seconds.


翻译:现有蓝牙私人联系追踪系统(PCT)可以私下检测人们是否直接接触COVID-19病人。然而,我们发现现有系统缺乏功能和灵活性,这可能会损害接触追踪的成功。具体地说,它们无法检测间接接触(例如,人们可能因为使用同一电梯而接触冠状病毒,即使没有直接接触);它们也无法灵活地改变“风险接触”规则,例如,接触次数多长,或接近被视为风险接触的COVID-19病人,这种接触可能随着环境状况的变化而改变。在本文件中,我们建议建立一个高效和安全的联系追踪系统,以便能够直接接触和间接接触。为了解决上述问题,我们需要利用用户的轨迹数据进行私人联系追踪,我们称之为基于轨迹的PCT。我们把这个问题正式化为Spatotomposal私人连接。通过分析各种方法,例如为解决这一问题而提议的同系加密,我们发现信任的执行环境(TEE)是一种有限的方法,用以实现我们所需要的方法。主要挑战是如何利用用户的轨迹数据轨迹数据序列来设计我们数据库的链接。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python编程基础,121页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年1月1日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
11+阅读 · 2019年7月7日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月29日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
VIP会员
相关VIP内容
Python编程基础,121页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年1月1日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
通过Docker安装谷歌足球游戏环境
CreateAMind
11+阅读 · 2019年7月7日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
33+阅读 · 2019年6月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
人工智能 | COLT 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年9月21日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员