Contact tracing has been proven an effective approach to mitigate the virus spread in pandemics like COVID-19. As an emerging powerful decentralized data sharing and storage technique, blockchain has been explored to ensure data privacy and security in contact tracing processes. Existing work mostly treats blockchain as a separate storage system requiring third-party servers to perform data collection and computation, and avoids revealing detailed interior design of blockchain storage. However, blockchain system is capable to work as a fully automatic distributed contact tracing system without any third-party server by tackling the following challenges: 1) how to ensure the contact tracing correctness without compromising privacy; 2) how to design efficient and effective consensus mechanism to ensure the system security and robustness; 3) how to design an incentive mechanism to motivate people to behave honestly. In this article, we present the Blockchain Based Contact Tracing Framework for the contact tracing problem. In the framework, RSA encryption based transaction verification algorithm (RSA-TVA) is proposed to ensure contact tracing correctness, which can achieve more than 97% contact case recording accuracy even when each person has 60% chance of failing to verify the contact information. Reputation Corrected Delegated Proof of Stack (RC-DPoS) consensus mechanism is applied to jointly work with the proposed incentive mechanism, which can ensure timeliness of reporting contact cases and meanwhile balance the reward gained by different people. A novel contact tracing simulation environment is created in the simulation part, which considers three different contact scenarios. The simulation results demonstrate the effectiveness, robustness and attack resistance of RSA-TVA and RC-DPoS in the proposed Blockchain Based Contact Tracing Framework.


翻译:事实证明,追踪接触是减少在COVID-19等传染病中传播病毒的有效方法。作为新兴的强有力的分散化数据共享和储存技术,已经探索了链链,以确保数据隐私和接触追踪过程中的安全。现有工作主要将块链作为一个单独的储存系统,要求第三方服务器进行数据收集和计算,避免披露详细的封链存储的内部设计。但是,链链系统能够作为一个完全自动分布的接触追踪系统,而没有任何第三方服务器,解决以下挑战:(1) 如何确保联系追踪正确性,同时又不损害隐私;(2) 如何设计高效和有效的共识机制,以确保系统安全和稳健;(3) 如何设计激励人们诚实行事的激励机制。在本文中,我们介绍了基于链链链的追踪框架,以显示接触跟踪的详细设计。在此框架内,RSA基于加密的交易核查算法(RSA-TVA)能够确保联系准确性,即使每个人有60%的机会无法核实接触信息,也能够记录链链的准确性;(2) 如何设计一个高效和有效的协商一致机制来激励人们诚实地行事;以及拟议在S-RODS中,采用不同的接触机制,可以共同确定与RA的进度。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员