Risk scoring calculation for the current NHSx contact tracing app
Mark Briers, Marcos Charalambides, Chris Holmes
我们考虑NHS COVID-19应用程序最初将如何根据个人最近与报告有冠状病毒症状的人的接触来计算个人的风险评分。
We consider how the NHS COVID-19 application will initially calculate a risk score for an individual based on their recent contact with people who report that they have coronavirus symptoms.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
继续探索
Epidemiological and public health requirements for COVID-19 contact tracing apps and their evaluation
数字接触追踪是一项公共卫生干预措施。它应该与当地的卫生政策相结合，向暴露的个人提供快速和准确的通知，并鼓励高应用程序的使用和遵守隔离。对基于应用程序的接触者追踪的有效性进行实时监测和评估是改进和获得公众信任的关键。
An Epidemiological Model for contact tracing with the Dutch CoronaMelder App
我们提出了一个流行病学模型的有效性CoronaMelder，荷兰数字接触追踪应用程序开发的谷歌/苹果曝光通知框架之上。我们比较了CoronaMelder与手动合同跟踪的有效性。CoronaMelder在减缓COVID-19大流行方面产生了微小但明显的积极影响，在CoronaMelder的采用率增加的开放社会中，这种影响将变得更加明显。
Confidential Computing for Privacy-Preserving Contact Tracing
接触者追踪对于抗击这一流行病至关重要，但它也带来了合理的隐私问题。本文提出了一个系统，使两者，接触跟踪和数据隐私。我们建议使用英特尔SGX可信执行环境来构建保护隐私的联系人跟踪后端。虽然本文中提出的机密计算后端的概念可以与任何现有的接触跟踪智能手机应用程序相结合，我们描述了一个完整的接触跟踪系统用于演示目的。作者在一个黑客平台上实现了一个基于SGX的隐私保护联系人跟踪系统的原型。
How Reliable is Smartphone-based Electronic Contact Tracing for COVID-19?
基于智能手机的电子接触追踪目前被认为是缓解全球大多数政府为应对2020年新型冠状病毒（SARS-CoV-2）危机而发布的封锁、宵禁和就地避难命令的重要工具。虽然开发基于智能手机的联系人追踪应用程序或应用程序的重点一直是对使用此类应用程序所产生的隐私问题的关注，但尚未得到足够关注的一个重要问题是：这种基于智能手机的电子联系人追踪的可靠性如何？这是一个技术问题，涉及两个智能手机如何可靠地记录它们的相互接近。在这里，我们详细研究了有效的基于智能手机的联系人跟踪所需的技术先决条件。任何联系人追踪应用程序所依赖的底层机制称为邻居发现（ND），它涉及智能手机传输和扫描蓝牙信号，以记录它们在靠近时的相互存在。然而，智能手机中用于ND的硬件支持和软件协议并非为可靠的接触者追踪而设计。在本文中，我们定量评估智能手机进行接触追踪的可靠性。我们的研究结果指向接触追踪的可穿戴解决方案的设计，可以克服基于智能手机的解决方案的缺点，以提供更可靠和准确的接触追踪。据我们所知，这是第一项量化基于智能手机的接触追踪的适用性和缺点的研究。此外，我们的结果可以用于参数化ND协议，以最大限度地提高使用它的任何接触追踪应用程序的可靠性。
Contact Tracing: Beyond the Apps
由于大流行病的广泛传播导致重要设施被封锁，数字接触者追踪被视为重新开放的关键。然而，目前在数字联系人追踪方面的努力，作为移动应用程序在用户的智能手机上运行，在有效性方面不足。本文阐述了下一个数字联系人追踪时代的愿景和指导方针，其中联系人追踪功能从个人责任转变为用户每天访问的设施的责任。提出了一个保护隐私的架构，这可以作为任何设施在大流行期间或之后重新开放的先决条件。
ACDC-Tracing: Towards Anonymous Citizen-Driven Contact Tracing
当我们进入COVID-19大流行的控制阶段时，许多工作都致力于开发基于智能手机的接触者追踪应用程序，以便自动识别COVID-19感染者可能感染的人。这些应用程序虽然可能有用，但存在重大的采用，社会，技术和隐私挑战。我们提出了ACDC-Tracing，这是一种更简单、匿名、基于凭证的接触者追踪解决方案，它依赖于人们对自己密切接触者的了解。检测呈阳性的人会得到一张匿名代金券，他们可以与他们认为可能被感染的有限数量的人分享。接受者可以使用此优惠券预订COVID-19检测，并可以在不透露身份的情况下收到检测结果。获得阳性结果的人将获得代金券，以进一步追溯感染途径。这是一个完全匿名的解决方案，不需要共享任何位置数据、蓝牙或在人们的移动终端上安装应用程序。此外，ACDC-Tracing可以在小规模上测试其有效性，而不需要整个人群的采用，这将使其能够快速获得有关其有效性和可扩展性的证据。最后，它与接触者追踪的其他方法兼容并互补。
Market-level Analysis of Government-backed COVID-19 Contact Tracing Apps
为帮助遏制COVID-19大流行的蔓延，世界各地的政府和公共卫生当局推出了许多接触者追踪应用程序。虽然联系人追踪应用程序已经得到了研究界的广泛关注，但现有的工作还没有从应用程序市场层面描述用户对联系人追踪应用程序的采用。在这项工作中，我们对联系人追踪应用程序进行了第一次市场层面的分析。我们对iOS应用商店中八款政府支持的COVID-19接触者追踪应用进行了纵向实证研究（超过4个月）。我们首先收集所有日常Meta信息（例如，应用程序更新、应用程序评级、应用程序评论等）这些联系人追踪应用程序从推出到2020-07-31。然后，我们从发布实践，应用程序的受欢迎程度和移动用户的反馈来描述它们。我们的研究从用户的角度揭示了与联系人追踪应用程序相关的各种问题，希望有助于提高联系人追踪应用程序的质量，从而在人群中实现高水平的采用。
Privacy Risk and Preservation For COVID-19 Contact Tracing Apps
在COVID-19大流行中追踪接触者是防止COVID-19进一步传播的关键。世界各国和地区已经开发和部署或正在考虑采用联系人追踪软件或移动应用程序。虽然接触者追踪应用程序和软件在大流行中发挥着重要作用，但与接触者追踪相关的隐私风险已发出危险信号。在这篇简短的论文中，我们在集中式和分散式模型的框架下概述了基于GPS和蓝牙的联系人跟踪应用程序，研究了相关的隐私风险以及不同应用程序中采用的隐私保护措施的有效性。
A Note on Cryptographic Algorithms for Private Data Analysis in Contact Tracing Applications
追踪接触者是应对COVID-19疫情的重要措施。在早期阶段，许多国家采用人工接触者追踪来控制疾病传播速度，但存在许多问题。为了克服这些缺点，已经提出了数字联系人跟踪，其通常涉及在人们的移动设备上部署联系人跟踪应用，该应用可以跟踪他们的移动和密切的社交互动。虽然研究表明，数字接触者追踪比手动接触者追踪更有效，但据观察，接触者追踪应用程序的采用率较高可能会导致更好地控制流行病。这也增加了对收集数据和后续分析准确性的信心。接触追踪应用采用率低的一个关键原因是对个人隐私的担忧。事实上，一些研究报告称，在多个国家部署的接触追踪应用程序对隐私不友好，有可能被有关政府用于大规模监控。因此，尊重隐私的接触追踪应用程序是可以导致高效，高效的接触追踪的时间的需要。作为这项研究的一部分，我们专注于各种加密技术，可以帮助解决私人集合相交问题，这是隐私尊重接触跟踪的核心。我们分析了在联系人追踪应用程序使用的典型客户端-服务器架构下这些技术的计算和通信复杂性。此外，我们评估这些计算和通信复杂性表达式为印度的情况下，从而确定加密技术，可以更适合部署在那里。
COVID-19 Contact-Tracing Mobile Apps: Evaluation and Assessment for Decision Makers
从政府到非营利组织，许多团体都迅速采取行动，创新了联系人追踪流程：他们正在设计、构建和推出联系人追踪应用程序，以应对COVID-19危机。存在各种各样的方法，为希望在其社区实施接触者追踪技术的官员带来了挑战性的选择，并引起了被要求参与接触者追踪的公民对这些选择的关切。我们经常被问及如何评估和区分联系人追踪应用程序的选项。在这里，我们分享了我们在审查全球舞台上出现的许多联系人追踪应用程序时提出的关于应用程序功能和计划的问题。
Contact Tracing Made Un-relay-able
自动接触追踪是控制空气传播疾病传播的关键解决方案：它追踪个人之间的接触，以提醒人们他们被感染的潜在风险。目前的SARS-CoV-2大流行给许多国家的医疗保健系统带来了沉重的压力。各国政府选择了不同的方法来应对病毒的传播，接触者追踪应用程序被认为是最有效的方法。特别是，通过利用蓝牙低功耗技术，移动应用程序可以实现保护公民隐私的联系人跟踪。虽然研究人员提出了几种接触追踪方法，但每个政府都开发了自己的国家接触追踪应用程序。在本文中，我们证明了许多流行的接触追踪应用程序（例如，由意大利、法国、瑞士政府推广的那些）容易受到中继攻击。通过这种攻击，人们可能会被错误地诊断为SARS-CoV-2阳性，从而被强制隔离，最终导致医疗保健系统崩溃。为了解决这个漏洞，我们提出了一种新颖的轻量级解决方案，可以防止中继攻击，同时提供与当前方法相同的隐私保护功能。为了评估中继攻击和我们新型防御机制的可行性，我们针对意大利接触者追踪应用程序开发了概念验证（即，Immuni）。我们的防御设计允许它集成到任何联系人跟踪应用程序中。
The evolving ecosystem of COVID-19 contact tracing applications
自新型冠状病毒COVID-19爆发以来，人们对使用数字接触追踪作为阻止病毒传播链的手段越来越感兴趣，这引起了隐私倡导者的警觉。关于这项技术的道德，最近的研究主要集中在（1）道德接触追踪指南的形成，（2）具体实施的分析，或（3）对选定数量的接触追踪应用程序及其相关的隐私或道德影响的审查。在这项研究中，我们对COVID-19追踪应用不断发展的生态系统进行了全面调查，检查了152个接触者追踪应用，并评估了它们在多大程度上符合现有的道德接触者追踪指南。评估标准涵盖的领域包括数据汇集和存储、透明度和同意，以及实施是否开源。我们发现，尽管在疫情初期发布的许多应用程序没有达到最佳做法，但在苹果/谷歌发布接触通报协议后，最近发布的应用程序往往更符合道德接触者追踪原则。该数据集将向公众开放，并可能随着疫情的持续而更新。
Digital Contact Tracing: Examining the Effects of Understanding and Release Organization on Public Trust
本研究通过调查101名美国成年人，发现公众对COVID-19数字接触追踪应用的隐私保护认知程度、应用发布主体的公私属性，均与公众对应用的信任度无显著关联。
Do we need a Contact Tracing App?
本文的目的是阐明接触者追踪智能手机应用程序对遏制COVID-19大流行的有用性。我们回顾了病毒传播期间接触者追踪的基本知识，我们将数字与COVID-19的情况联系起来，我们分析了使用蓝牙低功耗进行近距离检测的最新技术。我们的贡献是评估是否有科学证据证明接触者追踪应用程序在使用现有技术减缓病毒传播方面的好处。我们的结论是，缺乏这样的证据，我们应该重新考虑引入这种侵犯隐私的措施。
Trust and Transparency in Contact Tracing Applications
COVID-19在全球爆发，导致我们集中精力管理及减轻疾病的持续传播。其中一项努力包括使用接触者追踪来确定那些因接触受感染者而有可能患上这种疾病的人。从历史上看，接触者追踪主要是手动的，但鉴于导致COVID-19的病毒呈指数级传播，人们对开发和使用数字接触者追踪解决方案以补充人类接触者追踪者的工作产生了极大的兴趣。这些应用程序收集和使用敏感的个人详细信息已经引起了对这些解决方案具有既得利益的利益相关者团体的一些关注。我们详细探讨了数字联系人追踪解决方案，并建议使用透明的报告机制FactSheets，以提供这些应用程序的透明度和支持信任。我们还提供了一个FactSheet模板示例，其中包含特定于联系人跟踪应用程序域的问题。
Digital Contact Tracing: Technologies, Shortcomings, and the Path Forward
自COVID-19疫情开始以来，技术爱好者推动数字接触者追踪作为打破COVID-19传播链的关键工具。在这一推动下，许多国家和公司开发了能够进行数字接触追踪的应用程序，目的是识别从受感染个体到其他人的传播链，并实现早期隔离。印度的AarogyaSetu、新加坡的TraceTogether、瑞士的SwissCovid等数字接触追踪应用程序已被下载数亿次。然而，这项技术还没有看到我们在大流行开始时所设想的影响。一些国家已经回滚了他们的应用程序，而另一些国家的应用程序采用率较低。因此，谨慎的做法是询问联系人追踪的技术前景是什么样的，缺少哪些部分。我们试图在本文中承担这一任务。我们提出了一个高层次的审查技术的基础数字联系人追踪，一组指标，这是重要的，而评估不同的联系人追踪技术，并评估不同的技术站在今天这组指标。我们的希望是双重的：（a）未来的接触者追踪应用程序设计者可以使用这篇综述论文来了解技术前景，以及（b）研究人员可以识别并解决这个难题的缺失部分，以便我们准备好面对COVID-19大流行的其余部分和任何未来的大流行病。大部分讨论集中在识别个体之间联系的能力上。这种接触追踪的伦理、隐私和安全问题被简要提及，但没有详细讨论。
Digital Contact Tracing: Large-scale Geolocation Data as an Alternative to Bluetooth-based Apps' Failure
在COVID-19疫情的背景下，目前部署的接触者追踪移动应用程序未能成为有效的解决方案。没有一个能够吸引到有效运作所需的活跃用户数量。这促使研究界重新展开辩论，并探索新的途径，以实现有效的接触追踪解决方案。本文通过另一种联系人跟踪解决方案来促进这一辩论，该解决方案利用了大科技公司拥有的现有地理位置信息，这些公司在大多数采用联系人跟踪移动应用程序的国家中具有非常高的渗透率。此外，我们的解决方案提供了足够的隐私保证，以保护受感染用户的身份，并阻止卫生当局从个人那里获取联系人图表。
IoT-based Contact Tracing Systems for Infectious Diseases: Architecture and Analysis
近期COVID-19疫情已成为人类健康及福祉的主要威胁。接触者追踪解决方案等非药物干预措施对于遏制COVID-19类传染病的传播非常重要。然而，目前的接触者追踪解决方案是分散的，传感技术的使用有限，并且集中在监测个人之间的互动，而没有用于评估有效性的分析框架。因此，我们需要首先探索基于广泛适用传感器的当今物联网（IoT）技术背景下的联系人跟踪通用架构。提出了一种基于物联网的接触者追踪解决方案的新架构，并基于传统的流行病学模型和仿真结果分析了其对疾病控制的整体有效性。拟议的工作旨在提供一个框架，以协助未来设计和评估基于物联网的接触者追踪解决方案，并使数据驱动的集体努力能够抗击当前和未来的传染病。
How mass surveillance can crowd out installations of COVID-19 contact tracing apps
本文利用以色列代表性调查（n=519）考察大规模监控与自愿接触者追踪应用并行部署的自然实验，发现对大规模监控的积极态度会降低安装并增加卸载该应用的可能性。
Privacy Guidelines for Contact Tracing Applications
接触者追踪是实施和加强社交距离以避免传染病传播的一种非常有效的方法。传统的接触者追踪方法耗时、人力密集、危险，并且由于疲劳或缺乏技能而容易出错。由于这一点，出现了基于移动的应用程序的接触跟踪。这些应用主要利用从用户的智能手机发送的基于GPS的绝对位置和基于蓝牙的相对位置的组合来推断各种见解。这些应用程序减轻了联系人追踪的任务;然而，它们也对用户的隐私有严重的影响，例如，大规模监视、个人信息泄露以及另外揭示用户的行为模式。这种对用户隐私的影响导致了这些应用程序的信任赤字，从而违背了它们的目的。在这项工作中，我们讨论了接触跟踪应用程序应该能够处理的各种情况。我们强调一些突出的联系人追踪应用程序的隐私处理。此外，我们还描述了各种威胁行为者，他们可能会破坏其工作，或滥用最终用户的数据，或阻碍其大规模采用。最后，我们从不同利益相关者的角度来看，接触跟踪应用程序的隐私准则。据我们所知，这是第一个为联系人追踪应用程序提供隐私指南的通用工作。
What Makes People Install a COVID-19 Contact-Tracing App? Understanding the Influence of App Design and Individual Difference on Contact-Tracing App Adoption Intention
基于智能手机的联系人追踪应用程序是一个很有前途的解决方案，有助于扩大传统的联系人追踪过程。然而，低采用率已成为阻碍这些应用充分发挥潜力的主要问题。在本文中，我们在美国进行了一项全国范围的调查实验（$N = 1963$），以调查应用程序设计选择和个体差异对COVID-19联系人追踪应用程序采用意图的影响。我们发现，亲社会性、COVID-19风险认知、一般隐私问题、技术准备和人口因素等个体差异比应用程序设计选择（如分散设计与集中设计、位置使用、应用程序提供商和安全风险的呈现）发挥更重要的作用。某些应用程序设计可能会加剧不同子群体中的不同偏好，这可能导致对某些应用程序设计选择的接受程度不平等（例如，由州卫生当局与大型科技公司开发）在不同人群中（例如，生活在农村地区的人与生活在城市地区的人）。我们的中介分析表明，一个人对应用程序提供的公共健康益处的看法和其他人的采用意愿在解释应用程序设计选择和个体差异的观察效果方面比一个人对应用程序的安全和隐私风险的看法有更大的影响。根据这些发现，我们讨论了在美国设计、营销和部署COVID-19接触者追踪应用程序的实际意义。
Privacy-Preserving and Sustainable Contact Tracing Using Batteryless Bluetooth Low-Energy Beacons
接触者追踪是应对COVID-19大流行的技术参考选择。目前的许多方法都存在严重的隐私和安全问题，无法提供可持续的接触者追踪基础设施。我们解决这些问题，引入一种创新的，保护隐私的，可持续的，经过实验测试的架构，利用无电池BLE信标。
A no-phone/no-app contact tracing hardware token
我们报告了一个开源的，基于硬件的接触跟踪器的发展，从现成的零件，成本不到20美元。这项工作的动机是需要一种技术辅助的联系人跟踪器，以避免涉及移动电话的隐私问题。联系人追踪是在这里完成的，而无需使用手机或应用程序。相反，接触跟踪是使用ESP 32微控制器上的蓝牙低功耗实现的。ESP 32用于向附近的其他人发布健康信息和接收健康信息，形成严格的点对点接触追踪器。接触跟踪器可以由个人组装并在几分钟内配置使用。
GoCoronaGo: Privacy Respecting Contact Tracing for COVID-19 Management
COVID-19大流行为管理病毒传播带来巨大的全球挑战。缓解的一个关键支柱是接触者追踪，这是对检测和隔离的补充。使用智能手机中的蓝牙技术进行接触追踪的数字应用程序在全球范围内流行起来。在这篇文章中，我们讨论了这种数字联系人追踪的各种功能，以及它对社区安全和个人隐私的影响。我们进一步描述了我们开发的GoCoronaGo机构接触追踪应用程序，以及我们所做的有意识的，有时是逆向设计的选择。我们提供了应用程序，后端平台和分析的详细概述，以及我们在班加罗尔印度科学院校园内将应用程序部署到1000多名用户的早期经验。我们还强调了研究机会和开放的挑战，数字接触跟踪和分析从他们构建的时间网络。
Towards Mass Adoption of Contact Tracing Apps -- Learning from Users' Preferences to Improve App Design
接触者追踪应用程序已成为控制及减缓COVID-19传播及放宽封锁措施的主要方法之一。虽然这些应用程序可以非常有效地阻止传播链和拯救生命，但它们的采用仍然低于预期的临界质量。关于联系人追踪应用程序的公开辩论强调一般的隐私保留，并在专家层面进行，但缺乏与实际设计相关的用户视角。为了解决这一差距，我们使用市场研究技术，特别是联合分析，探索用户对联系人追踪应用程序的偏好。我们的主要贡献是对个人和群体偏好的经验性见解，以及对规范性设计的见解。虽然我们的研究结果证实了大多数欧洲联系人追踪应用程序的隐私保护设计，但它们也提供了对可接受功能的更细致入微的理解。基于市场模拟和变化分析，我们得出结论，增加目标一致的功能将发挥重要作用，促进大规模采用。
Exploring the acceptability of digital contact tracing for UK students
接触者追踪系统通过发现感染者接触过的人群来控制疾病的传播。学生经常流动和社交，因此可能有助于疾病的传播。在2019冠状病毒病大流行期间，对在英国学习的学生的行动进行了控制，未来几年可能需要一些限制。基于应用程序的数字联系人追踪可以帮助缓解限制，使学生能够做出明智的决定，并采取预防措施。然而，针对这些应用程序的最终用户可接受性进行设计仍然未得到充分探索。这项研究与22名学生从英国大学（公司。11名国际学生）使用虚构的用户界面来提示关于接触者追踪工具可接受性的深入访谈。我们探索了接触追踪应用程序的预期吸收，使用和遵守情况，发现学生是积极的，尽管他们担心隐私，安全和参与负担。
Epidemic contact tracing with smartphone sensors
接触者追踪被广泛认为是防治流行病的有效程序。然而，基于技术的接触追踪的挑战之一是大量的误报，质疑其在更广泛人群中的可信度和效率。为此，本文提出了一种新颖的，但实用的基于智能手机的接触跟踪方法，采用WiFi和声学声音的相对距离估计，除了气压和磁场的周围环境匹配。我们提出了一个模型，结合6个智能手机传感器，当满足某些条件时，优先考虑其中的一些。我们在各种现实环境中实证验证了我们的方法，以证明比仅使用蓝牙的系统减少了高达95%的误报率，准确率提高了62%。据我们所知，这篇论文是最早提出结合智能手机传感器进行接触追踪的工作之一。
KHOVID: Interoperable Privacy Preserving Digital Contact Tracing
在大流行期间，接触者追踪是降低人群感染率的重要工具。为了加速费力的手动接触追踪过程，数字接触追踪（DCT）工具可以通过使用无处不在的手机的感测和信令能力来透明地和私密地追踪接触事件。然而，有效的DCT不仅必须保护用户隐私，而且还必须增强现有的手动联系人跟踪过程。事实上，并非每个人都拥有手机或安装并启用DCT应用程序。我们提出KHOVID来实现手动联系人跟踪互操作性和DCT用户隐私的综合目标。KHOVID的核心是一个隐私友好的机制，使用地理位置数据对用户轨迹进行编码。手动接触者追踪数据可以通过相同的地理定位格式进行整合。使用蓝牙邻近检测提高了DCT中地理位置数据的准确性，并提出了一种新的蓝牙临时ID编码方法。本文介绍了KHOVID的详细设计;提出了一个原型实现，包括一个应用程序和服务器软件;并提出了基于仿真和现场实验的验证。我们还比较了KHOVID的优势与其他，早期的建议DCT。
Optimizing the order of actions in contact tracing
接触者追踪是管理艾滋病毒、结核病和COVID-19等流行病的关键工具。通过人类接触追踪器进行的人工调查仍然是主要的调查方式。这一过程受到可用的接触者追踪者数量的限制，这些追踪者在爆发或流行期间往往负担过重。因此，任何联系人跟踪策略中的一个关键决策是，给定一组联系人，跟踪程序下一步应该跟踪哪个人？在这项工作中，我们开发了一个正式的模型，阐明了这些问题，并提供了一个框架，比较接触追踪策略。通过分析我们的模型，我们通过一个干净的连接到一个工具，从运筹学称为“分支强盗”，给出了可证明的最优优先级的政策。检查这些政策提供了定性的洞察接触跟踪应用程序中的权衡。
A socio-technical framework for digital contact tracing
在应对COVID-19危机的努力中，决策者正在考虑开发和使用智能手机应用程序进行接触者追踪。尽管这些应用在技术和方法上各不相同，但它们对隐私和人权的影响日益受到关注。在这里，我们提出了一个框架，以评估其适用性的用户，所采用的技术和治理方法的影响。我们用三个应用程序来说明它的使用，并与欧洲数据保护委员会（EDPB）的指导方针，强调其局限性。
CoAvoid: Secure, Privacy-Preserved Tracing of Contacts for Infectious Diseases
与传染病作斗争（例如，SARS、COVID-19、埃博拉等），政府机构、技术公司和卫生机构已经启动了各种接触者追踪方法，以识别和通知暴露于感染源的人。然而，现有的追查办法可能会导致严重的隐私和安全问题，从而妨碍社区安全和广泛地使用这些办法。为了解决这些问题，本文提出了CoAvoid，一个分散的，隐私保护的联系人跟踪系统，具有良好的可靠性和可用性。CoAvoid利用Google/Apple Exposure Notification（GAEN）API来实现良好的设备兼容性和运行效率。它利用GPS和低功耗蓝牙（BLE）来验证用户信息。此外，为了加强隐私保护，CoAvoid采用模糊化和混淆措施来保护敏感数据，使服务器和用户对低风险和高风险人群的信息都不可知。评价表明CoAvoid具有良好的疗效和安全性。与四种最先进的联系人追踪应用程序相比，CoAvoid可以减少至少90%的上传数据，同时抵御各种场景下的虫洞和重放攻击。
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