[论文解读] Decentralized Blockchain for Privacy-Preserving Large-Scale Contact Tracing

Wenzhe Lv, Sheng Wu+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2020

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 10被引用 19

一句话总结

本文提出 Bychain，一种基于蓝牙 5.0 的去中心化、无许可区块链协议，用于隐私保护的大规模接触追踪。通过结合零知识证明与密钥托管机制，该协议将身份与链上位置数据解耦，确保隐私的同时实现所有权验证。评估结果表明，延迟极低（低于 421 毫秒），且在真实移动与环境条件下表现出稳健性能。

ABSTRACT

Activity-tracking applications and location-based services using short-range communication (SRC) techniques have been abruptly demanded in the COVID-19 pandemic, especially for automated contact tracing. The attention from both public and policy keeps raising on related practical problems, including extit{1) how to protect data security and location privacy? 2) how to efficiently and dynamically deploy SRC Internet of Thing (IoT) witnesses to monitor large areas?} To answer these questions, in this paper, we propose a decentralized and permissionless blockchain protocol, named extit{Bychain}. Specifically, 1) a privacy-preserving SRC protocol for activity-tracking and corresponding generalized block structure is developed, by connecting an interactive zero-knowledge proof protocol and the key escrow mechanism. As a result, connections between personal identity and the ownership of on-chain location information are decoupled. Meanwhile, the owner of the on-chain location data can still claim its ownership without revealing the private key to anyone else. 2) An artificial potential field-based incentive allocation mechanism is proposed to incentivize IoT witnesses to pursue the maximum monitoring coverage deployment. We implemented and evaluated the proposed blockchain protocol in the real-world using the Bluetooth 5.0. The storage, CPU utilization, power consumption, time delay, and security of each procedure and performance of activities are analyzed. The experiment and security analysis is shown to provide a real-world performance evaluation.

研究动机与目标

• 应对新冠疫情等疫情期间对安全、私密且可扩展的接触追踪的迫切需求。
• 克服集中式系统的局限性，包括因第三方信任而引发的数据泄露与隐私侵犯问题。
• 实现在大型城市区域中对物联网见证者进行高效、动态的部署，以实现实时监控。
• 通过将用户身份与链上位置证明解耦，且不依赖可信第三方，确保强身份隐私。
• 通过基于人工势场的激励机制，引导最优见证者部署位置，以最大化监控覆盖范围。

提出的方法

• 设计一种使用交互式零知识证明的隐私保护 SRC 协议，将位置数据绑定至证明者，而无需暴露身份。
• 实现一种密钥托管机制，使数据所有者能够在不暴露私钥的情况下证明对链上位置承诺的所有权。
• 设计一种通用区块结构，集成 PoL（位置证明）承诺与密码学证明，以确保可审计性与完整性。
• 提出一种基于人工势场的激励分配模型，以引导物联网见证者向能实现最大覆盖范围的最优部署位置移动。
• 将空中信号传播建模与基于 RSSI 的距离估计相结合，以在真实环境中验证位置声明。
• 在真实蓝牙 5.0 硬件上实现并评估该协议，测量其在存储、CPU、功耗、延迟与安全性能方面的表现。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不依赖可信第三方的情况下，如何在去中心化的接触追踪系统中保护身份隐私？
• RQ2 何种密码学机制可安全地将位置证明绑定至用户，同时将其与个人身份解耦？
• RQ3 如何在大规模城市环境中高效且动态地部署物联网见证者，以最大化监控覆盖范围？
• RQ4 在真实移动与环境条件下，基于区块链的接触追踪系统会带来多大的性能开销（延迟、功耗、CPU）？
• RQ5 当存在信号衰落、障碍物及用户运动变化时，该系统在多大程度上仍能保持可靠性与准确性？

主要发现

• 由于网络波动与传播延迟，密钥托管生成与 PoL 承诺上传的平均时间延迟最高达到 421 毫秒，但仍在可接受范围内。
• 信号传播延迟受相对速度与环境条件影响显著，当障碍墙阻断蓝牙信号时，延迟差距达到 2 秒。
• 选择 secp256k1 椭圆曲线进行密钥生成，因其在安全性强度（128 位）与性能之间达到最佳平衡，且密钥生成时间随安全级别提高而呈指数级增长。
• 系统在城市环境中成功从多个见证者收集到 PoL 消息，交互时间间隔在 0.4 至 2 秒之间——足以维持对移动用户的有效覆盖。
• 基于人工势场的激励机制有效引导了见证者的部署，使其向高覆盖区域集中，显著提升了监控效率。
• 安全分析表明，零知识证明与密钥托管的结合可防止链上位置数据的去匿名化，即使区块链公开可读亦无法破解。