[논문 리뷰] A note on blind contact tracing at scale with applications to the COVID-19 pandemic

Jack K. Fitzsimons, Atul Mantri외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 10.

Privacy-Preserving Technologies in Data참고 문헌 11인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 기밀성 보장된 확장 가능한 프레임워크를 제안하며, 기밀성 보장된 양자 간 계산(2PC)을 사용해 위치 데이터 기반으로 개인 간의 밀접한 접촉을 식별함으로써 개인의 위치 기록을 폭 lộ하지 않고도 보안적으로 접촉 추적을 수행한다. 이는 Ishai 등이 제안한 등가성 테스트 프로토콜을 변형하고 테세레이션 기반의 근접성 검사 기법을 적용함으로써, 기존 클라우드 인프라를 활용해 국가 수준에서 비밀성 보장된 효율적인 접촉 추적을 가능하게 한다. 이는 아일랜드, 폴란드, 일본과 같은 국가들에서 실현 가능함을 입증하였다.

ABSTRACT

The current COVID-19 pandemic highlights the utility of contact tracing, when combined with case isolation and social distancing, as an important tool for mitigating the spread of a disease [1]. Contact tracing provides a mechanism of identifying individuals with a high likelihood of previous exposure to a contagious disease, allowing additional precautions to be put in place to prevent continued transmission. Here we consider a cryptographic approach to contact tracing based on secure two-party computation (2PC). We begin by considering the problem of comparing a set of location histories held by two parties to determine whether they have come within some threshold distance while at the same time maintaining the privacy of the location histories. We propose a solution to this problem using pre-shared keys, adapted from an equality testing protocol due to Ishai et al [2]. We discuss how this protocol can be used to maintain privacy within practical contact tracing scenarios, including both app-based approaches and approaches which leverage location history held by telecoms and internet service providers. We examine the efficiency of this approach and show that existing infrastructure is sufficient to support anonymised contact tracing at a national level.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 패an드믹 기간 동안 대규모 접촉 추적에서 발생하는 기밀성 문제를 해결하기 위해, 민감한 정보를 폭 lộ하지 않고도 위치 데이터를 안전하게 비교할 수 있도록 하는 것.
• 스마트폰 앱 설치 없이도 GPS, 셀 타워 삼각측량, 블루투스 등 다양한 데이터 소스를 통합해 확장 가능하고 암호학적으로 안전한 솔루션을 개발하는 것.
• 기존 클라우드 컴퓨팅 자원을 활용해 제안된 프로토콜이 효율적으로 구현될 수 있음을 입증함으로써 국가 수준의 구현 가능성을 보장하는 것.
• 정부와 통신/정보기술 제공업체 간의 협업을 가능하게 하여, 데이터 기밀성을 유지하면서도 위치 데이터베이스를 비밀리에 비교할 수 있도록 하는 것.
• 정확한 일치 시간 및 액세스 패턴까지도 은폐하는 실용적이고 정보 이론적으로 안전한 근접성 테스트 프레임워크를 제공하는 것.

제안 방법

• 프로토콜은 사전 공유된 키를 사용해 기밀성 보장된 근접성 테스트를 기밀성 보장된 등가성 테스트의 연속으로 환원하며, Ishai 등이 제안한 완전히 안전한 2PC 등가성 프로토콜을 변형하여 적용한다.
• 지구 표면을 격자 셀로 분할하는 테세레이션 기법을 사용해 위치 데이터를 이산화시켜, 설정된 거리 이내의 근접성 비교를 효율적이고 기밀성 있게 수행한다.
• 정확한 일치 시간을 은폐하고 재식별을 방지하기 위해 시간을 20분 간격으로 분할한다.
• 정확한 거리 계산을 위해 위도와 경도 변환 상수를 사용해 위치 좌표를 킬로미터 단위로 스케일링하며, 이는 WGS84 타원체 모델 기반이다.
• 감시 데이터를 격리하기 위해 가상 개인 클라우드와 방화벽을 활용해 클라우드 컨테이너 간에 병렬로 프로토콜을 실행하도록 설계되어 있다.
• 경량 파이썬 라이브러리와 공개 요청 시 이용 가능한 키 생성 서비스를 통해 구현을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기밀성 보장된 양자 간 계산을 사용해 개인 간의 밀접한 접촉을 식별하면서도 그들의 기밀 위치 기록을 폭 lộ하지 않을 수 있는가?
• RQ2 기존 클라우드 인프라와 암호 기법을 활용해 기밀성 보장된 근접성 테스트를 국가 수준에서 실현 가능할 수 있는가?
• RQ3 GPS, 셀 타워, 블루투스 등 다양한 지리정보 소스를 통합해 안전한 유일한 접촉 추적 프레임워크로 통합할 수 있는가?
• RQ4 다양한 규모의 인구에 적용했을 때, 이 시스템의 통신 및 스토리지 오버헤드는 얼마나 되는가?
• RQ5 프로토콜이 위치 데이터뿐 아니라 일치 시간 및 데이터 액세스 패턴의 기밀성까지도 보존할 수 있는가?

주요 결과

• 프로토콜은 최적의 통신 복잡도를 확보한 정보 이론적 안전성을 달성하여, 근접성 검사 중에 기밀 데이터 泄露가 발생하지 않음을 보장한다.
• 아일랜드(인구 480만 명)와 같은 소규모 국가의 경우, 이틀간의 추적 창에 대해 약 610TB의 키와 850TB의 통신 오버헤드가 필요하다.
• 일본(인구 1억 3390만 명)과 같은 대규모 국가의 경우, 키 크기는 약 11,000TB, 통신 오버헤드는 약 16,000TB로, 현대 클라우드 인프라의 실현 가능한 범위 내에 있다.
• 오라클 클라우드 및 AWS와 같은 플랫폼에서 최대 100 Gb/s의 통신 속도를 확보할 수 있어, 클라우드 인스턴스에 병렬화함으로써 시스템은 확장 가능하고 효율적인 성능 유지를 할 수 있다.
• 통신사 및 GPS 로그와 같은 다양한 소스의 이력 데이터를 지원하여, 실시간 앱 기반 데이터 수집 없이도 접촉 추적을 수행할 수 있다.
• 경량 파이썬 라이브러리와 키 생성 서비스는 공개 요청 시 누구나 이용 가능하며, 실질적 도입을 촉진한다.