[论文解读] Corona-Warn-App: Tracing the Start of the Official COVID-19 Exposure Notification App for Germany

Jens Helge Reelfs, Oliver Hohlfeld+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing参考文献 3被引用 14

一句话总结

本文分析了德国去中心化新冠接触追踪应用程序（Corona-Warn-App, CWA）的早期采用情况，该应用使用苹果和谷歌的曝光通知API，在保护用户隐私的同时追踪新冠接触者。通过分析该应用托管基础设施的Netflow数据，研究发现自发布首日即展现出全国范围的关注度，且在本地疫情爆发地区未出现显著的流量高峰，表明全国性媒体报道比局部事件更能推动应用的采用。

ABSTRACT

On June 16, 2020, Germany launched an open-source smartphone contact tracing app ("Corona-Warn-App") to help tracing SARS-CoV-2 (coronavirus) infection chains. It uses a decentralized, privacy-preserving design based on the Exposure Notification APIs in which a centralized server is only used to distribute a list of keys of SARS-CoV-2 infected users that is fetched by the app once per day. Its success, however, depends on its adoption. In this poster, we characterize the early adoption of the app using Netflow traces captured directly at its hosting infrastructure. We show that the app generated traffic from allover Germany---already on the first day. We further observe that local COVID-19 outbreaks do not result in noticeable traffic increases.

研究动机与目标

• 测量德国官方新冠接触追踪应用（Corona-Warn-App, CWA）自2020年6月16日发布以来的早期全国范围采用情况。
• 评估局部新冠疫情是否会在区域层面引发可检测到的应用使用量增加。
• 利用网络流量数据评估应用兴趣在德国各行政区的地理传播情况。
• 理解媒体报道和公众意识在推动应用采用方面的作用，独立于局部疫情事件。

提出的方法

• 从CWA后端托管基础设施的路由器收集并分析采样Netflow追踪数据，重点关注至应用CDN的HTTPS（tcp/443）IPv4流量。
• 通过已知的CWA后端IP前缀以及公共解析器的DNS解析，筛选出相关应用和网站流量。
• 结合ISP路由器位置（真实情况）和MaxMind地理位置数据库，对客户端请求源进行地理定位。
• 按小时和邮政编码对流量体积进行归一化和聚合，以研究时间和地理上的采用趋势。
• 将流量模式与官方疫情报告和媒体报道进行相关性分析，评估区域影响对应用使用的影响。
• 通过保留前缀的混淆技术对所有IP地址进行匿名化处理，以确保用户隐私并符合伦理标准。

实验结果

研究问题

• RQ1 Corona-Warn-App在发布首日是否产生了可测量的全国性关注度？
• RQ2 局部新冠疫情影响是否导致应用相关网络流量在区域层面出现显著增加？
• RQ3 应用采用在多大程度上由全国性媒体报道驱动，而非局部疫情事件？
• RQ4 该应用在德国各行政区的地理传播速度如何？
• RQ5 能否仅通过应用后端基础设施的网络流量数据可靠地反映现实中的采用趋势，而无需用户层面的数据？

主要发现

• 2020年6月16日，即发布首日，CWA的网络流量相比最低观测水平增长了7.5倍，表明立即出现全国性关注。
• 发布后36小时内，应用下载量达到640万次，截至2020年7月24日，累计下载量达1620万次。
• 在发布后的前10天内，几乎所有德国邮政编码区域（按邮政编码划分）均显示出对CWA后端的可测量请求流量，表明传播速度极快。
• 尽管在6月18日柏林和6月23日盖尔滕洛/瓦伦多夫发生了两次局部疫情，但受影响地区未观察到显著的区域流量高峰。
• 6月23日的流量增长出现在联邦州层面，而不仅限于受影响的行政区，表明流量激增更可能由全国性媒体报道驱动，而非局部事件。
• 应用的流量模式显示出持续的关注度，80%可能天数中观察到的路由前缀占比达75%，表明其在发布初期之后仍保持长期参与。