[论文解读] Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing

Carmela Troncoso, Mathias Payer+32 more|arXiv (Cornell University)|May 25, 2020

COVID-19 Digital Contact Tracing被引用 157

一句话总结

本文提出了一种去中心化的、保护隐私的近距离接触追踪系统（DP-3T），通过基于蓝牙的临时ID实现用户匿名检测潜在的SARS-CoV-2暴露。通过在设备上本地存储暴露数据，并仅在确诊时上传匿名密钥，该系统最大限度减少了数据泄露，抵御追踪，并在疫情结束后优雅地停用，无需中心化信任，提供了强有力的隐私保障。

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.

研究动机与目标

• 设计一种在疫情期间将隐私和安全风险降至最低的近距离接触追踪系统。
• 使用户能够在不泄露身份或位置的情况下检测潜在的SARS-CoV-2暴露。
• 确保任何中心实体都无法将用户与其暴露历史关联，或对其进行追踪。
• 支持可扩展的去中心化部署，对基础设施或权威机构的信任要求最低。
• 提供一种在疫情结束后自动停用的系统，确保数据在14天内被删除。

提出的方法

• 每个智能手机使用密码学安全的伪随机函数生成并广播一个轮换的临时标识符（EphID）。
• 设备在本地存储从附近设备接收到的EphID，维护不带元数据的接触事件历史记录。
• 当用户检测为阳性时，仅上传其在传染期生成EphID所用的加密种子。
• 中心服务器仅存储这些种子，不存储接触数据，且不会将它们与身份或位置关联。
• 其他用户的应用程序定期下载种子，并在本地检查其存储的EphID中是否有匹配项，若发现匹配则触发警报。
• 该系统支持多种协议变体：一种用于最小带宽，其他变体则增强了对窃听和重放攻击的抵抗能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何实现去中心化的近距离接触追踪，以防止中心实体访问用户身份或暴露历史？
• RQ2 哪些密码学和系统级机制可以防止对未感染用户的追踪？
• RQ3 系统如何在不依赖可信中心权威的情况下，抵抗虚假或恶意的暴露报告？
• RQ4 在带宽开销、隐私保护和对重放或干扰等主动攻击的抵抗能力之间存在哪些权衡？
• RQ5 系统如何确保数据最小化并实现自动删除，以防止长期隐私风险？

主要发现

• 系统确保中心服务器仅接收匿名种子，从不接收接触数据或用户身份，最大限度减少数据暴露。
• 包括服务器和网络窃听者在内的任何实体都无法将EphID与用户关联，也无法追踪未报告阳性诊断的个体。
• 不可链接的设计防止了冒名顶替和虚假暴露声明，因为EphID在密码学上与用户的种子绑定，无法伪造。
• 通过使用Cuckoo过滤器和随机化信标传输时间，系统能够抵御流量分析和窃听攻击。
• 系统支持跨区域互操作性，可扩展至数百万用户，且本地计算和带宽使用量极低。
• 14天后，所有数据将自动从服务器和客户端设备中删除，确保系统在疫情结束后自动停用。