[論文レビュー] Epione: Lightweight Contact Tracing with Strong Privacy

Ni Trieu, Kareem Shehata+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2020

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 36被引用数 84

ひとこと要約

Epioneは、プライバシーを保護した分散型連絡追跡システムを提供し、ユーザートークンと診断済トークン間の共通集合サイズを秘密裏に計算する新しい PSI-CA プリミティブを使用して、トークンや感染状況を開示せずに曝露アラートを可能にします。

ABSTRACT

Contact tracing is an essential tool in containing infectious diseases such as COVID-19. Many countries and research groups have launched or announced mobile apps to facilitate contact tracing by recording contacts between users with some privacy considerations. Most of the focus has been on using random tokens, which are exchanged during encounters and stored locally on users' phones. Prior systems allow users to search over released tokens in order to learn if they have recently been in the proximity of a user that has since been diagnosed with the disease. However, prior approaches do not provide end-to-end privacy in the collection and querying of tokens. In particular, these approaches are vulnerable to either linkage attacks by users using token metadata, linkage attacks by the server, or false reporting by users. In this work, we introduce Epione, a lightweight system for contact tracing with strong privacy protections. Epione alerts users directly if any of their contacts have been diagnosed with the disease, while protecting the privacy of users' contacts from both central services and other users, and provides protection against false reporting. As a key building block, we present a new cryptographic tool for secure two-party private set intersection cardinality (PSI-CA), which allows two parties, each holding a set of items, to learn the intersection size of two private sets without revealing intersection items. We specifically tailor it to the case of large-scale contact tracing where clients have small input sets and the server's database of tokens is much larger.

研究の動機と目的

• 大規模な連絡追跡におけるプライバシー懸念を喚起し、エンドツーエンドのプライバシー保護の必要性を明確化する。
• 診断を受けた個人を把握しても、ユーザーの接触履歴を推測できない分散型追跡モデルを提案する。
• 新しい private set intersection cardinality (PSI-CA) プリミティブを導入する、大規模なサーバーデータセットと小規模なクライアントデータセットに適した。
• 現実的な性能を維持しつつ、虚偽主張やリンク攻撃からの保護を確保する。

提案手法

• 診断を受けた個人のトークンを保持するサーバを伴う、分散型連絡追跡システムである Epione を導入する。
• 小規模クライアントセットと大規模サーバーデータベースに最適化された、セミホンストの private set intersection cardinality プロトコルである PSI-CA を開発する。
• 実際のトークンを明らかにせずに、ユーザーが受け取ったトークンとサーバーが送信したトークンの交差サイズを決定する、セキュアな2者間計算アプローチを使用する。
• 連絡先トークンをデバイス上でローカルに保存・ exchange し、サーバーは共通トークンの数だけを学習し、トークン自体は学習しない。
• 前提として、非協調的なサーバーと、診断済みユーザーの身元を医療提供者が保護することを含むモデルを提示する。
• 実用性と安全性分析を提供し、リンク作成攻撃や虚偽報告攻撃に対する耐性を示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザートークンや感染状況を開示せずに、強力なプライバシー保護を備えた接触追跡をどのように実現できるか？
• RQ2 軽量な PSI-CA プリミティブは、小規模なクライアントトークンセットと大規模なサーバートークンデータベースとのスケーラブルなプライベートマッチングを実現できるか？
• RQ3 分散型追跡環境におけるリンク攻撃や誤陽性報告に対するプライバシー保護は何か？
• RQ4 典型的な client-small / server-large 設定における PSI-CA の通信複雑性はどの程度か？
• RQ5 プライバシーと実用性の観点で、Epione は既存の集中型または分散型追跡アプローチとどう比較されるか？

主な発見

• Epioneは、ユーザーのトークンと診断済みステータスをサーバーや他のユーザーから秘密にしたまま曝露アラートを実現する。
• 通信複雑性 O(n log N) の PSI-CA を導入し、ここで n は小さなクライアントセットのサイズ、N は大規模サーバーデータベースのサイズである。
• 提案モデル内でリンク攻撃と誤陽性報告に対する保護を示す。
• データ漏えいの低減と効率的なセキュア計算により、大規模展開の実用性を主張する。
• 連絡追跡シナリオに特化した private set intersection cardinality の理論的枠組みと構成を提供する。