[论文解读] BeeTrace: A Unified Platform for Secure Contact Tracing that Breaks Data Silos

Xiaoyuan Liu, Ni Trieu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing参考文献 10被引用 4

一句话总结

BeeTrace 是一个保护隐私的统一接触追踪平台，通过使用安全多方计算（MPC）和标准化数据格式，整合包括商业记录和个人设备数据在内的多源数据，打破数据孤岛。它利用无感知聚合和热点检测计算，实现高效、私密的高风险场所识别，提供强有力的隐私保障，同时提升疫情爆发检测的覆盖范围。

ABSTRACT

Contact tracing is an important method to control the spread of an infectious disease such as COVID-19. However, existing contact tracing methods alone cannot provide sufficient coverage and do not successfully address privacy concerns of the participating entities. Current solutions do not utilize the huge volume of data stored in business databases and individual digital devices. This information is typically stored in data silos and cannot be used due to regulations in place. To successfully unlock the potential of contact tracing, we need to consider both data utilization from multiple sources and the privacy of the participating parties. To this end, we propose BeeTrace, a unified platform that breaks data silos and deploys state-of-the-art cryptographic protocols to guarantee privacy goals.

研究动机与目标

• 解决当前接触追踪系统仅依赖 GPS 和蓝牙所带来的局限性，即无法识别间接接触，且未能利用商业或设备数据。
• 在不损害用户隐私的前提下，实现企业与个人等不同数据源之间的安全数据共享。
• 标准化数据格式并构建统一平台，支持多方参与的去中心化、隐私保护式接触追踪。
• 提供密码学解决方案，在保护敏感数据的同时，实现对高风险场所和暴露个体的精准识别。
• 证明一种可扩展、保护隐私的数据协作模型在接触追踪之外的应用可行性。

提出的方法

• 提出一种具有粒度自适应能力的统一数据格式，用于标准化来自不同来源（包括企业与个人设备）的接触和位置数据。
• 采用安全多方计算（MPC）协议，实现无需暴露个体数据的访问记录私密聚合。
• 使用无感知聚合技术，计算每个地点的总访问次数，同时保护个体访问记录的隐私。
• 应用热点问题解决方案，识别出由确诊或未发现感染者频繁访问的高风险场所。
• 部署密码学技术，如安全键值聚合和接近差分隐私的协议，以确保数据的机密性和完整性。
• 设计去中心化架构，由可信聚合器（MA）计算风险热力图，但不获取任何用户个体数据。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过共享位置实现对间接接触的有效检测，而不仅依赖于直接的人对人近距离接触？
• RQ2 哪些密码学协议能够实现在不信任的多个数据源之间安全聚合位置数据，同时保护用户隐私？
• RQ3 如何打破企业与个人设备中的数据孤岛，以在不违反隐私法规的前提下提升接触追踪覆盖范围？
• RQ4 在保护隐私的接触追踪系统中，效率、可扩展性与安全性之间的权衡关系是什么？
• RQ5 标准化的统一数据格式是否能够实现互操作性，并支持安全接触追踪平台的大规模部署？

主要发现

• BeeTrace 通过安全多方计算保护用户隐私，整合来自企业与个人等多源的访问记录，实现高风险场所的检测。
• 平台采用安全、可扩展的协议，实现对频繁访问地点（热点）的私密识别，通信和时间复杂度适合大规模部署。
• 无感知聚合使不受信的聚合器能够在不获知个体访问模式或用户身份的情况下，计算每个地点的总访问次数。
• 系统支持确诊和未发现感染者作为追踪起点，从而提升对无症状或无症状前期传播链的检测能力。
• 通过标准化数据格式并实现跨源数据集成，BeeTrace 显著提升了接触追踪覆盖范围，优于仅依赖 GPS 或蓝牙的系统。
• 平台设计具有可扩展性，其应用潜力不仅限于接触追踪，还可拓展至私密联系人发现和凭证验证等领域。