[논문 리뷰] Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing

Carmela Troncoso, Mathias Payer외 32명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 25.

COVID-19 Digital Contact Tracing인용 수 157

한 줄 요약

이 논문은 SARS-CoV-2에의 노출 가능성을 블루투스 기반 일시적 ID를 통해 익명적으로 감지할 수 있도록 하는 탈중앙화되고 프라이버시를 보장하는 접근 추적 시스템(DP-3T)을 제안한다. 노출 데이터는 기기 내부에 로컬으로 저장되고, 진단 시에만 익명화된 키가 업로드되므로 데이터 泄露를 최소화하고 추적을 저지하며, 유행이 종료된 후에도 유연하게 비활성화되며, 중심 신뢰 없이도 강력한 프라이버시 보장을 제공한다.

ABSTRACT

This document describes and analyzes a system for secure and privacy-preserving proximity tracing at large scale. This system, referred to as DP3T, provides a technological foundation to help slow the spread of SARS-CoV-2 by simplifying and accelerating the process of notifying people who might have been exposed to the virus so that they can take appropriate measures to break its transmission chain. The system aims to minimise privacy and security risks for individuals and communities and guarantee the highest level of data protection. The goal of our proximity tracing system is to determine who has been in close physical proximity to a COVID-19 positive person and thus exposed to the virus, without revealing the contact's identity or where the contact occurred. To achieve this goal, users run a smartphone app that continually broadcasts an ephemeral, pseudo-random ID representing the user's phone and also records the pseudo-random IDs observed from smartphones in close proximity. When a patient is diagnosed with COVID-19, she can upload pseudo-random IDs previously broadcast from her phone to a central server. Prior to the upload, all data remains exclusively on the user's phone. Other users' apps can use data from the server to locally estimate whether the device's owner was exposed to the virus through close-range physical proximity to a COVID-19 positive person who has uploaded their data. In case the app detects a high risk, it will inform the user.

연구 동기 및 목표

• 대규모 유행 기간 동안 프라이버시 및 보안 위험을 최소화하는 접근 추적 시스템을 설계하기 위해.
• 사용자 신원이나 위치를 드러내지 않고 SARS-CoV-2에의 잠재적 노출를 감지할 수 있도록 하기 위해.
• 중앙 기관이 사용자와 그들의 노출 이력 간의 연결을 맺거나 추적할 수 없도록 하기 위해.
• 최소한의 인프라나 기관에 대한 신뢰로도 확장 가능한 탈중앙화된 배포를 지원하기 위해.
• 유행이 끝난 후 시스템이 자동으로 해체되어 14일 이내에 데이터 삭제가 보장되도록 하기 위해.

제안 방법

• 각 스마트폰은密码학적으로 안전한 의사난수 함수를 사용하여 순환하는 일시적 식별자(EphID)를 생성하고 방송한다.
• 기기들은 근처 기기로부터 수신한 EphID를 로컬로 저장하며, 메타데이터 없이 접근 이력 기록을 유지한다.
• 사용자가 양성으로 확인되면, 감염 기간 동안 자신의 EphID를 생성하는데 사용된 암호학적 시드만 업로드한다.
• 중앙 서버는 시드만 저장하며, 접근 데이터나 사용자 신원과의 연관성은 갖지 않으며, 신원이나 위치와의 연결을 시도하지 않는다.
• 기타 사용자의 앱은 주기적으로 시드를 다운로드하고, 저장된 EphID 중 일치하는 것이 있는지 로컬로 확인하며, 일치 시 경고를 트리거한다.
• 시스템은 여러 프로토콜 변형을 지원하며, 하나는 최소 대역폭을 위해 설계되었고, 다른 것은 도청 및 재생 공격에 대한 강화된 저항성을 갖춘다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 중앙 기관이 사용자 신원이나 노출 이력을 접근할 수 없도록 하는 탈중앙화된 접근 추적은 어떻게 실현할 수 있는가?
• RQ2 감염자가 아닌 사용자를 추적하는 것을 방지하기 위해 어떤 암호학적 및 시스템 수준의 메커니즘이 필요한가?
• RQ3 신뢰할 수 있는 중심 기관에 의존하지 않고도 가짜 노출 보고나 악성 보고에 어떻게 저항할 수 있는가?
• RQ4 대역폭 오버헤드, 프라이버시 보호, 그리고 재생 또는 방해 공격과 같은 능동적 공격에 대한 저항성 간의 상충 관계는 무엇인가?
• RQ5 데이터 최소화와 자동 삭제를 통해 장기적인 프라이버시 위험을 방지하기 위해 시스템은 어떻게 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 중앙 서버는 노출 데이터나 사용자 신원을 전혀 수신하지 않으며, 오직 익명화된 시드만 수신하므로 데이터 노출를 최소화한다.
• 서버나 네트워크 도청자와 같은 어떤 기관도 EphID를 사용자와 연결하거나, 양성 진단을 보고하지 않은 개인을 추적할 수 없다.
• 연결 불가능한 설계는 위조나 노출 주장에 대한 가짜 주장도 방지한다. EphID는 사용자 시드에 암호학적으로 묶여 있으며 위조가 불가능하기 때문이다.
• Cuckoo 필터와 블루투스 비콘 전송 시 랜덤화된 타이밍을 사용함으로써 트래픽 분석 및 도청 공격에 강건하다.
• 시스템은 지역 간 상호운용성을 지원하며, 최소한의 로컬 계산과 대역폭 사용으로 수백만 명의 사용자에게도 확장 가능하다.
• 14일 후에는 서버와 클라이언트 기기 양쪽에서 모든 데이터가 자동으로 삭제되어 유행 후 시스템이 자동으로 해체됨을 보장한다.