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。
2020-06-27 cs.CR cs.CY
On the Privacy of National Contact Tracing COVID-19 Applications: The Coronavírus-SUS Case
2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行由严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）的快速传播引起，在人类生命损失以及经济和社会破坏方面对全球产生了深远影响。数字技术的使用被视为抗击这一流行病的重要努力，其中一项技术是接触者追踪应用程序。这些应用程序成功地用于应对其他传染病，因此它们已在当前的大流行期间使用。然而，接触跟踪的使用造成了若干隐私问题，因为有必要存储和处理可能导致用户/设备标识以及位置和行为跟踪的数据。这些担忧在考虑全国范围内的实施时更加相关，因为它们可能导致独裁政府的大规模监视。尽管一些国家的数据保护法律施加了限制，但在保护用户隐私方面仍然存在疑问。在这篇文章中，我们分析了国家接触者追踪COVID-19应用中的隐私特征，考虑到它们的内在特征。作为案例研究，我们更深入地讨论了巴西COVID-19应用Coronavírus-SUS，因为巴西是受当前疫情影响最严重的国家之一。最后，由于我们相信接触者追踪将继续作为当前和未来潜在流行病战略的一部分，我们提出了关键的研究挑战。
2021-08-02 cs.CR cs.CY
A Survey of Transaction Tracing Techniques for Blockchain Systems
本文系统综述了区块链交易追踪技术，按追踪方法和目标对象等标准对现有方法进行分类与比较，指出了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向。
2025-09-23 cs.CR
DHP Framework: Digital Health Passports Using Blockchain -- Use case on international tourism during the COVID-19 pandemic
为控制COVID-19疫情，多个国家实施延长社交距离措施达数周，实际上暂停了大部分经济活动。为了安全地恢复经济活动，已经成功引入了几种数字接触者追踪应用程序和协议。然而，DCT是一种反应性方法，因为它旨在打破人口中现有的疾病传播链。因此，DCT不适合主动预防疾病的传播;这种方法与某些用例相关，例如国际旅游，其中个人跨境旅行。在这项工作中，我们首先确定的局限性DCT相关的隐私问题，公众不愿意使用DCT移动应用程序，由于隐私问题，不同的DCT应用程序和协议之间缺乏互操作性，并假设有有限的，本地的人口流动性。然后，我们讨论了健康护照的概念，作为一种手段，验证个人是无疾病风险，以及如何可以用来恢复国际旅游业。接下来，我们介绍了DHP框架，该框架使用私有区块链和权威证明来签发数字健康护照。该框架提供了一个分布式基础设施，支持外国卫生系统签发卫生保健计划，并由航空公司和边境管制当局等相关利益攸关方进行核查。我们讨论了系统的可用性和性能，安全性和隐私方面的属性。最后，我们的结论是确定我们的工作，需要严格保证通过适当的安全协议的正式安全和隐私属性的未来扩展。
2020-05-19 cs.CR cs.CY
BeepTrace: Blockchain-enabled Privacy-preserving Contact Tracing for COVID-19 Pandemic and Beyond
COVID-19疫情的爆发暴露出迫切需要通过手机应用程序有效追踪接触者的解决方案，以防止感染进一步蔓延。然而，由于接触追踪的性质，公众对隐私问题的关注一直是现有解决方案的瓶颈，这严重影响了全球接触追踪应用的采用。在本文中，我们提出了一个支持区块链的隐私保护联系人跟踪方案：BeepTrace，我们建议采用区块链桥接用户/患者和授权解决者，以降低用户ID和位置信息的敏感性。与最近提出的合同跟踪解决方案相比，我们的方法具有更高的安全性和隐私性，以及电池友好和全球可访问的额外优势。结果表明，在服务器和移动电话的角度所需的资源方面的可行性。通过打破公众对隐私的担忧，建议的BeepTrace解决方案可以为当局、公司、软件开发人员和研究人员提供及时的框架，以快速开发和部署有效的数字联系人追踪应用程序，以尽快征服COVID-19大流行。同时，BeepTrace的开放计划允许全球合作，在区块链技术的帮助下整合现有的跟踪和定位解决方案。
2021-12-21 cs.CR cs.DC
SAI-BA-IoMT: Secure AI-Based Blockchain-Assisted Internet of Medical Things Tool to Moderate the Outbreak of COVID-19 Crisis
最近，中国武汉报告了一种传染病，即2019年冠状病毒病（COVID-19），随后在几个月内蔓延到全球。于二零二零年五月十六日，COVID-19疫情已影响全球多个国家。在本文中，我们将介绍区块链、加密技术、医疗物联网（IoMT）和人工智能（AI）技术的融合如何在COVID-19大流行的情况下解决这一问题。此外，我们提出了一个安全的基于AI的区块链辅助IoMT（SAI-BA-IoMT）模型，用于COVID-19危机中的医疗保健系统。本文还探讨了大流行后世界可能经历的后电晕危机。此外，我们展示了所提出的模型的潜在应用，以解决源于冠状病毒的困难。
2021-08-21 cs.CR
A note on blind contact tracing at scale with applications to the COVID-19 pandemic
当前的COVID-19大流行突出了接触者追踪的效用，结合病例隔离和社交距离，作为减缓疾病传播的重要工具[1]。接触者追踪提供了一种机制，可以查明以前接触传染病的可能性很高的个人，从而可以采取额外的预防措施，防止继续传播。在这里，我们考虑一种基于安全两方计算（2 PC）的密码方法来进行接触跟踪。我们首先考虑的问题，比较一组由双方持有的位置历史，以确定他们是否在一定的阈值距离内，而在同一时间保持隐私的位置历史。我们提出了一个使用预共享密钥的解决方案，该方案改编自Ishai等人的平等测试协议[2]。我们讨论了如何使用该协议来维护隐私的实际联系人跟踪方案，包括基于应用程序的方法和方法，利用电信和互联网服务提供商持有的位置历史。我们研究了这种方法的效率，并表明现有的基础设施足以支持国家一级的匿名接触者追踪。
2020-04-10 cs.CR
User Concerns & Tradeoffs in Technology-Facilitated Contact Tracing
2019冠状病毒病疫情于二零一九年底及二零二零年初在全球蔓延。随着疫情的蔓延，技术人员与公共卫生官员联手开发应用程序，以支持COVID 19的应对。然而，要让这些技术解决方案造福公众健康，用户必须愿意采用这些应用程序。本文详细介绍了用户决定采用COVID 19接触者追踪应用程序或其他技术的潜在输入，并通过文献和对1,000名美国人的人口统计学代表性调查，实证验证了这些输入的相关性。
2020-11-18 cs.CR cs.CY cs.HC
BlockColdChain: Vaccine Cold Chain Blockchain
在本文中，我们提出了一种基于区块链的疫苗冷却轨道冷链技术。COVID-19疫情已导致数百万人死亡。结束这一流行病的一个重要步骤是接种疫苗。疫苗从制造到卫生专业人员手中的整个过程都必须保持在受控温度下，以便为人口进行免疫接种。然而，有许多关于由于温度变化导致疫苗损失的报告，目前，接种疫苗的人如果他们的疫苗保持安全，就无法控制。区块链是一种可以提供公共和可验证记录的技术解决方案。我们回顾了世界卫生组织（WHO）的冷链和区块链技术。此外，我们描述了当前的物联网温度监测设备，并提出了Blockcoldchain使用区块链跟踪疫苗冷链，从而证明了不可更改的疫苗温度历史。我们使用智能合约的实验结果证明了该系统的可行性。
2021-04-28 cs.CR
BU-Trace: A Permissionless Mobile System for Privacy-Preserving Intelligent Contact Tracing
2019冠状病毒病（COVID-19）大流行为全球带来前所未有的健康危机。数字接触者追踪作为一种传播干预措施，在大流行控制方面已显示出其有效性。尽管对数字联系人追踪进行了深入的研究，但现有的解决方案很难满足用户对隐私和便利性的要求。在本文中，我们提出了BU-Trace，一种新的免许可移动系统的隐私保护智能接触跟踪QR码和NFC技术的基础上。首先，用户研究进行调查和量化的移动接触追踪系统的用户接受。其次，提出了一种分散的系统，以在保护用户隐私的同时实现联系人跟踪。第三，智能行为检测算法的设计，以方便我们的系统的使用。我们实现BU跟踪，并在几个现实世界的场景进行了广泛的实验。实验结果表明，BU-Trace实现了一个隐私保护和智能移动系统的联系人跟踪，而无需请求位置或其他隐私相关的权限。
2021-01-24 cs.CR cs.CY cs.SI
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。
2021-03-19 cs.CR cs.CY cs.HC
CryptoFlowBench: Benchmarking Multi-Hop Reasoning on Blockchains for Cryptocurrency Fund Tracing
State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室）；Hangzhou City University（杭州城市学院）；Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术开发区（滨江）区块链与数据安全研究院）；China Mobile Group Zhejiang Co., Ltd（中国移动通信集团浙江有限公司）；China Unicom Digital Technology Co., Ltd（中国联通数字科技有限公司）
针对加密货币资金追踪的多跳推理难题，本文构建CryptoFlowBench基准，提出ChainSleuth智能体方法，实验显示其在多跳任务上表现显著优于基线，凸显智能体图推理的应用潜力。
2026-10-14 cs.AI cs.CR cs.LG
TB-ICT: A Trustworthy Blockchain-Enabled System for Indoor COVID-19 Contact Tracing
Concordia University（康考迪亚大学）；University of Calgary（卡尔加里大学）
最近，由于COVID-19大流行，对接触者追踪（CT）模型的依赖性显著增加，以防止这种高传染性病毒的传播，并为未来潜在的病毒做好准备。由于新型冠状病毒在室内环境中的传播概率远高于室外，因此迫切需要开发/设计高效、自主、可靠和安全的室内CT解决方案。尽管如此紧迫，这一领域仍处于起步阶段。本文解决了这一差距，并提出了可信赖的基于区块链的室内接触追踪系统（TB-ICT）框架。TB-ICT框架旨在保护底层CT数据的隐私和完整性，防止未经授权的访问。更具体地说，它是一个完全分布式和创新的区块链平台，利用拟议的动态工作量证明（dPoW）基于信用的共识算法，结合随机哈希窗口（W-Hash）和动态信用证明（dPoW）机制来区分诚实和不诚实的节点。TB-ICT不仅提供了一个分散的数据复制，但也量化节点的行为的基础上，其底层的信用为基础的机制。为了实现高定位性能，我们利用物联网（IoT）室内定位基础设施的可用性，并开发基于蓝牙低功耗（BLE）传感器测量的数据驱动定位模型。仿真结果表明，TB-ICT通过实施高度准确的接触跟踪模型，防止了COVID-19的传播，同时提高了用户的隐私和安全。
2021-08-09 cs.CR cs.LG eess.SP
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。
2021-12-21 cs.CR cs.CY cs.NI
Decentralized Blockchain for Privacy-Preserving Large-Scale Contact Tracing
在COVID-19大流行期间，使用短距离通信（SRC）技术的活动跟踪应用程序和基于位置的服务的需求突然增加，特别是对于自动接触跟踪。公众和政策对相关实际问题的关注不断增加，其中包括\textit{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?}为了回答这些问题，本文提出了一种分散的无许可区块链协议，名为\textit{Bychain}。具体而言，1）将交互式零知识证明协议与密钥托管机制相结合，提出了一种用于活动跟踪的隐私保护SRC协议及相应的广义块结构。因此，个人身份和链上位置信息的所有权之间的联系被解耦。同时，链上位置数据的所有者仍然可以在不向其他任何人透露私钥的情况下声称其所有权。2)提出了一种基于人工势场的激励分配机制，以激励物联网证人追求最大的监测覆盖部署。我们使用蓝牙5.0在现实世界中实现和评估了拟议的区块链协议。分析了各个过程的存储、CPU利用率、功耗、时延、安全性以及活动的性能。实验和安全性分析表明，提供了一个现实世界的性能评估。
2020-07-02 cs.CR cs.NI eess.SP
Tracing Cryptocurrency Scams: Clustering Replicated Advance-Fee and Phishing Websites
在过去的几年里，加密货币和相关区块链技术的活动、公众知识和意识都有所增长。随着行业的发展，寻求窃取毫无戒心的个人加密货币的骗局也在增加。许多骗局都是在视觉上相似但似乎没有连接的网站上进行的，这些网站由恶意社交媒体帐户进行广告宣传，这些帐户要么试图进行预付费骗局，要么作为钓鱼网站进行操作。本文分析了公共在线和基于区块链的数据，以更深入地了解这些加密货币骗局。聚类技术DBSCAN应用于诈骗网站的内容，以发现预付费和网络钓鱼诈骗的类型。据发现，相同的实体正在运行多个类似骗局的实例，这些骗局通过其在线基础设施和区块链活动揭示出来。这些实体还制造公共区块链活动，以创造他们的骗局是真实的外观。通过对资金来源和目的地的分析，发现受害者通常从接受法定货币的交易所汇款。经营这些骗局的实体使用各种渠道（包括交易所、赌博网站和混合器）兑现或洗钱其收益。
2020-05-29 cs.CR
Towards a GDPR-Compliant Blockchain-Based COVID Vaccination Passport
COVID-19疫情震撼世界，限制工作╱个人生活活动。除了人命损失及人类所面对的痛苦外，疫情对不同行业（包括旅游业）的经济造成严重打击。我们实施特别安排，包括出发前及抵港时的COVID测试及自愿隔离，以限制传播风险。然而，恢复正常（COVID前）日常生活的希望取决于目前不同国家实施的COVID疫苗接种活动的成功。为了开放旅游和其他必要的旅行，需要普遍获得COVID疫苗接种证明，允许旅行者无障碍地穿越边境。本文提出了一个符合GDPR的基于区块链的COVID疫苗接种护照（VacciFi）的架构框架，同时考虑了相关的发展，特别是在欧盟地区。
2021-07-01 cs.CR cs.HC
Blockchain Meets COVID-19: A Framework for Contact Information Sharing and Risk Notification System
COVID-19是人类历史上严重的全球性流行病。尽管有特定的药物和疫苗来遏制这一流行病，但追踪和隔离感染源是减缓病毒传播、降低感染率和死亡率的最佳选择。现有的接触者追踪系统有三个缺点：1。用户数据存储在集中式数据库中，该数据库可能被窃取和篡改，2.用户的机密个人身份可能会泄露给第三方或组织，3.现有的接触者追踪系统仅关注从一个维度的信息共享，例如基于位置的追踪，这大大限制了此类系统的有效性。我们提出了一个利用区块链、智能合约和蓝牙的全球COVID-19信息共享和风险通知系统。为了保护用户隐私，我们设计了一个新的基于区块链的平台，可以从多个维度共享一致且不可篡改的联系人跟踪信息，例如基于位置的间接联系人和基于蓝牙的直接联系人。分层智能合约架构还旨在实现用户关于如何处理和利用用户数据的全球协议，从而提高数据使用的透明度。此外，我们提出了一种机制，从多个方面来保护用户身份隐私。更重要的是，我们的系统可以通过智能合约通知用户风险暴露。我们实现了一个原型系统进行广泛的测量，以证明我们的系统的可行性和有效性。
2022-02-01 cs.CR cs.NI
LOCARD: An Agentic Framework for Blockchain Forensics
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出一种新的区块链取证方法，通过LOCARD框架实现动态决策过程，结合结构化信念状态机制，展示了在跨链交易追踪中的有效性。
2026-04-05 cs.AI cs.CR
Short Paper: Privacy Comparison of Contact Tracing Mobile Applications for COVID-19
随着COVID-19大流行，全球各地都发生了疫情。为了阻止或减缓COVID-19污染的进展，许多国家已经部署了接触者追踪系统，以通知与COVID阳性者接触的人。联系人跟踪系统在移动应用中实现，并利用诸如蓝牙的技术来跟踪人之间的交互。本文从隐私保护的角度出发，讨论了基于接触追踪系统的智能手机应用。
2020-10-07 cs.CR
Some Examples of Privacy-preserving Publication and Sharing of COVID-19 Pandemic Data
COVID-19疫情期间收集了大量不同类型的数据，对这些数据的分析和解读对于遏制疾病的传播是不可或缺的。随着疫情发展成为地方性流行，疫情期间收集的数据将继续成为进一步研究和了解疫情对我们社会各方面影响的丰富来源。另一方面，天真的信息发布和共享可能与严重的隐私问题有关。在本研究中，我们使用流行期间收集的三种常见但不同的数据类型（病例监测表格数据、病例位置数据和接触者追踪网络）来说明以隐私保护方式发布和共享粒度信息和个人层面的流行病数据。我们利用并构建了差分隐私的概念，为每种数据类型生成和发布隐私保护数据。我们调查的推理效用的隐私保护信息，通过模拟研究，在不同层次的隐私保证，并在现实生活中的数据证明的方法。研究中采用的所有方法都很容易应用。我们的研究提供了统计证据，说明在隐私保障的情况下共享大流行数据的实际可行性，以及如何在这一过程中平衡所发布信息的统计效用。
2022-09-13 cs.CR cs.CY
Simulating and visualizing COVID-19 contact tracing with Corona-Warn-App for increased understanding of its privacy-preserving design
世界正处于持续的大流行病COVID-19之下，其规模上一次出现是在一个世纪前。接触者追踪是遏制和打破感染链的最关键和最有效的工具之一，特别是在COVID-19等传染性呼吸道疾病的情况下。由于我们这个时代的技术进步，我们现在有数字移动应用程序，如Corona-Warn-App，用于数字接触追踪。然而，由于接触追踪的侵入性，保护用户的隐私非常重要。隐私保护对于增加对应用程序的信任并随后使其在重视隐私的人群中广泛使用非常重要。在本文中，我们对Corona-Warn-App的工作进行了可视化模拟，以展示如何保护其用户的隐私，如何通知他们传染性接触以及如何帮助遏制COVID-19的传播。
2022-02-04 cs.CR cs.CY
SecureTrack- A contact tracing IoT platform for monitoring infectious diseases
针对GPS接触者追踪存在隐私问题的现状，提出基于物联网的SecureTrack平台，采用非蜂窝技术实现安全接触者追踪，完成前后端架构与设备原型开发，验证了COVID-19接触识别效果，具备易部署、可扩展的特点。
2023-07-19 cs.CR
An Efficient Linkable Group Signature for Payer Tracing in Anonymous Cryptocurrencies
以2009年推出的比特币为首的加密货币，由于近年来新兴的区块链而受到广泛关注。匿名加密货币非常重要，因为用户希望在进行交易时保护自己的隐私。然而，一些用户可能会在匿名的掩护下做出不当行为，例如猖獗的贩运和勒索。因此，平衡匿名加密货币的匿名性和问责制非常重要。在本文中，我们通过提出一种用于签署加密货币交易的群签名（LGS）来解决这个问题，该签名可用于跟踪基于联盟区块链的匿名加密货币中付款人的身份，以防付款人尝试非法活动。付款人保持匿名，如果他/她的行为诚实。我们证明了该方案在随机预言机中实现了完全匿名性、完全可追踪性和可链接性。LGS方案的实现证明了其高效性，因此可以在现实中用于匿名加密货币。
2019-02-09 cs.CR
HELENE: An Open-Source High-Security Privacy-Preserving Blockchain Based System for Automating and Managing Laboratory Health Tests
本文提出开源区块链平台HELENE，结合去中心化预言机保护隐私，通过拍卖实现健康测试自动化管理，并验证了智能合约性能、预言机响应时间及随机数生成器安全性。
2025-02-27 cs.CR cs.CY
SPOQchain: Platform for Secure, Scalable, and Privacy-Preserving Supply Chain Tracing and Counterfeit Protection
本文提出基于区块链的SPOQchain平台，通过精密批处理机制消除生命周期冗余，在保障用户隐私的同时实现高效、可扩展的供应链追溯与防伪验证。
2024-08-30 cs.CR
Another Look at Privacy-Preserving Automated Contact Tracing
在当前的COVID-19大流行中，人工接触者追踪已被证明非常有助于接触受感染用户的密切接触者并减缓病毒传播。为了提高其可扩展性，一些自动化的接触跟踪（ACT）的解决方案已经提出，其中一些已经部署。尽管做出了不懈的努力，但这些解决方案的安全和隐私问题仍然是开放的，并处于激烈的辩论之中。在本文中，我们从更广泛的角度研究ACT概念，不仅关注安全和隐私问题，而且关注界面、可用性和覆盖范围等功能问题。我们首先阐述了这些问题，并特别指出现有的基于BLE的ACT解决方案中不可避免的隐私泄露。然后，我们提出了一个基于场所的ACT概念，它只监视用户的接触历史中的病毒传播倾向的场所，并能够结合不同的位置跟踪技术，如BLE和WIFI。最后，我们实例化基于场地的ACT概念，并表明我们的实例化可以减轻我们在分析中发现的大多数问题。
2020-10-26 cs.CR cs.CY
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。
2020-12-17 cs.CR cs.CY
A review of information security aspects of the emerging COVID-19 contact tracing mobile phone applications
本文讨论了针对COVID-19大流行的基于手机的接触者追踪的新兴实践的数据可靠性和用户隐私方面。许多国家和大型技术公司已经使用或计划设计和使用基于移动电话的解决方案，以努力紧急加快识别可能接触过这种疾病的人的过程，并限制其向一般人群的传播。然而，人们对所收集数据的有效性以及所实施的方法可能侵犯移动电话用户隐私的程度表示严重关切。本次审查审查了现有实施的弱点，并提出了具体建议，这些建议有助于提高收集和处理此类信息的基础设施的安全性，以及公众对这些解决方案的采用和接受。
2020-05-31 cs.CR cs.CY
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。
2020-11-02 cs.CR cs.CY
A Privacy-Preserving Solution for Proximity Tracing Avoiding Identifier Exchanging
数字接触者追踪是与其他措施相结合的一项有用行动，可在封锁后阶段管理传染病的流行扩散。这是一个非常及时的问题，由于COVID-19的大流行，我们不幸的生活。接触者追踪应用程序旨在检测用户的接近程度，并评估可能传染的相关风险。现有的方法利用蓝牙或GPS或其组合，即使流行的方法是基于蓝牙的，并且依赖于需要在用户的智能手机之间相互交换临时标识符的分散模型。不幸的是，在这种解决方案中存在许多安全和隐私问题，主要是由于标识符的交换，而基于GPS的解决方案（固有的集中式）可能会受到大规模监视的威胁。在本文中，我们提出了一个解决方案，利用GPS来检测接近度，蓝牙只是为了提高准确性，而不允许交换标识符。与相关的现有解决方案不同，没有采用复杂的加密机制，同时确保服务器不会了解任何关于用户位置的信息。
2020-05-20 cs.CR cs.CY
Hansel and Gretel and the Virus: Privacy Conscious Contact Tracing
数字接触者追踪已被提议用于支持卫生当局抗击当前的新冠肺炎大流行。在本文中，我们提出了两个集中的协议，用于数字接触跟踪，与常见的假设相反，这是一个固有的风险，不允许（追溯）跟踪设备的位置随着时间的推移。第一个协议不依赖于同步时钟。第二种协议不需要两个设备之间的握手，代价是依赖于与中央服务器的实时通信。我们强调，数字接触追踪是一种技术解决方案，应谨慎使用，特别是考虑到此类系统固有的大规模监控性质。
2021-02-21 cs.CR
Privacy-Preserving Contact Tracing: current solutions and open questions
COVID-19大流行为世界带来了独特的挑战，需要寻找解决方案，从疫苗到ICT解决方案，以减缓病毒传播。由于病毒的高度传染性，社交距离是许多国家已经采取的一项基本措施。在技术层面，这优先考虑接触者追踪解决方案，这可以提醒与受感染者密切接触的用户，同时允许卫生当局采取适当行动。在本文中，我们研究了几个现有的隐私意识的联系人跟踪解决方案，并分析其（缺点）的优势。最后，我们描述了几个主要的观察结果，并概述了一个跨学科的研究议程，以实现更全面，更有效的隐私意识的接触追踪解决方案。
2020-04-25 cs.CR
Proof of file access in a private P2P network using blockchain
虽然在对等（P2P）系统中共享文件显著地增加了检索内容的速度和系统的鲁棒性，但是即使在私有P2P网络的情况下，跟踪文件的访问也不是简单的。事实上，已经将文件上传到P2P网络的参与者不一定参与其下载。此外，由于P2P网络的性质，参与者可能已经拥有文件的所有片段，甚至在请求它之前。这项工作试图通过使用区块链来解决在私有P2P文件共享网络中跟踪文件访问的问题，以提高服务质量和可扩展性。为此，所提出的解决方案结合了三个元素：（1）分布式哈希表网络，用于在伙伴对等体之间分发具有冗余的加密文件;（2）Shamir的秘密共享方案，用于分割每个文件的秘密密钥;（3）区块链网络，用于在伙伴对等体之间分发和管理秘密份额。事实上，后者使得网络中的每个节点都无法访问文件。该解决方案与基于P2P技术管理共享数据池的联盟相关，该联盟具有对文件的不受限制的访问，但是由于法律或计费原因，对文件的访问必须被记录。
2019-12-16 cs.CR
Stupid, Evil, or Both? Understanding the Smittestopp conflict
与许多政府一样，挪威政府提供了接触者追踪应用程序，以帮助在COVID-19大流行开始时抗击疫情。然而，这一应用程序受到了广泛批评，因为它对受试者的生活造成了不可接受的侵扰，导致该应用程序在大流行发生仅四个月后就停止使用。在这篇文章中，我们将仔细研究哪里出了问题，试图更深入地了解冲突的激情本质，以及双方如何看待对方是愚蠢的，或邪恶的，或两者兼而有之。
2021-12-07 cs.CR cs.CY
DNA: Differentially private Neural Augmentation for contact tracing
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Qualcomm AI research（高通人工智能研究部门）
本文提出DNA方法，用满足差分隐私的神经网络增强去中心化接触追踪，在COVID-19模拟器中以epsilon=1显著提升感染者检测并降低感染率，兼顾隐私与效果。
2026-09-11 cs.CR cs.LG cs.MA
Overview of digital health surveillance system during COVID-19 pandemic: public health issues and misapprehensions
由于没有适当的药物和疫苗来预防COVID-19，许多政府正在使用自动化数字医疗监控系统来预防和控制传播。没有足够的文献解释的关注和隐私问题，因此，我们简要解释了本文的主题。我们专注于数字医疗监控系统的隐私问题和不同的细分市场。应在不同部门开展进一步的研究。本文根据已发表的文章提供了一个概述，这些文章并没有太多地关注隐私问题。人工智能和5G网络结合了先进的数字医疗监控系统;而基于蓝牙的接触追踪系统则具有更少的隐私问题。需要更多的研究来找到合适的数字医疗监测系统，这将是监测，控制和预测COVID-19轨迹的理想选择。
2020-07-27 cs.CR cs.CY
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。
2020-05-19 cs.CR cs.CY
Location Data and COVID-19 Contact Tracing: How Data Privacy Regulations and Cell Service Providers Work In Tandem
全球范围内的政府、医疗保健和私人组织一直在使用数字跟踪来控制COVID-19的爆发。虽然这种方法可以限制流行病的传染，但它引起了对用户隐私的严重关注。这些移动应用程序被称为“联系人跟踪应用程序”，由手机服务提供商（CSP）提供便利，他们能够实现空间和时间的实时用户跟踪。因此，可以推测CSP收集违反GDPR、CCPA等隐私政策的信息。为了进一步澄清，我们进行了深入的分析，将隐私立法与CSP采用的现实实践进行了比较。我们发现，其中三项法规（GDPR、COPPA和CCPA）将移动位置数据定义为私人信息，而五个CSP中有两个（T-Mobile US、Boost Mobile）不符合COPPA法规。鉴于这些侵权行为所构成的威胁，我们的研究结果至关重要，特别是在涉及儿童数据时。因此，适当的安全和隐私审计是必要的，以减少此类违规行为。最后，我们提供了可行的建议，以解决问题，并通过接触者追踪应用程序提供对COVID-19传播的隐私保护监测。
2021-04-07 cs.CR cs.CY
Blockchain Technology: Core Mechanisms, Evolution, and Future Implementation Challenges
本文综述区块链基础架构、核心技术组件与历史演进，分析可扩展性、隐私和互操作性发展，并指出广泛采用面临的技术、监管与系统集成挑战。
2025-05-13 cs.CR cs.ET
SonicPACT: An Ultrasonic Ranging Method for the Private Automated Contact Tracing (PACT) Protocol
在COVID-19大流行期间，多个国家已开发并发布接触者追踪和暴露通知智能手机应用程序（应用程序），以帮助减缓疾病的传播。为了支持这些应用程序，Apple和Google已经发布了曝光通知应用程序编程接口（API），以使用蓝牙低功耗（BLE）信标来推断设备（用户）的接近程度。私人自动接触追踪（PACT）团队已经表明，仅使用BLE无线电信号准确估计设备之间的距离是具有挑战性的。本文描述了SonicPACT协议的设计和实现，该协议在商用iOS和Android智能手机上使用近超声波信号，通过飞行时间测量来估计距离。该协议允许Android和iOS设备进行互操作，增强和改进当前的暴露通知API。我们的初步实验结果是有希望的，这表明苹果和谷歌应该考虑实施SonicPACT。
2020-12-08 cs.CR cs.CY cs.NI
Decentralized AI-driven IoT Architecture for Privacy-Preserving and Latency-Optimized Healthcare in Pandemic and Critical Care Scenarios
Dakota State University（达科他州立大学）；Michigan Technological University（密歇根理工大学）
本文提出一种融合联邦学习、区块链与边缘计算的去中心化AI物联网架构，以解决疫情和重症监护中医疗数据隐私、延迟与安全问题，实验显示其在交易延迟、能耗和吞吐量上显著优于云方案。
2025-04-29 cs.AI cs.CR
On the Privacy and Integrity Risks of Contact-Tracing Applications
基于智能手机的联系人追踪应用处于全球抗击新冠肺炎疫情的中心。虽然政府和医疗机构渴望强制部署此类应用程序，但它们面临着来自大众媒体、安全公司和人权观察机构越来越多的审查，这些机构担心这些技术被用作监视工具。在社区安全和隐私之间找到最佳平衡一直是一项挑战，各国解决这些问题的战略各不相同。本文描述了两种影响广泛的联系人跟踪应用程序的重要攻击。第一种称为接触隔离攻击，是一种用户隐私攻击，可用于识别您附近的潜在感染患者。第二种是接触污染攻击，通过导致接触追踪应用程序产生大量误报警报来影响接触追踪应用程序的完整性。我们开发了原型实现，并在DP-3 T应用程序框架的上下文中评估了这两种攻击，但这些漏洞会影响更广泛的应用程序。我们发现，这两种攻击都是可行的，并以最小的攻击者工作因子实现。我们通过使用模拟研究和SafeGraph数据库的测量结果进一步对这些攻击进行了影响评估。我们的研究结果表明，从适度数量（大约10，000个）的监测点发起的攻击可以有效地在主要大都市（如休斯顿）中发现5- 40%的受感染用户。
2020-12-08 cs.CR cs.CY
Security of Healthcare Data Using Blockchains: A Survey
医疗保健行业的进步正在以健康4.0的形式进入一个新时代。网络物理系统（CPS）、大数据、云计算、机器学习和区块链等创新技术与医疗保健服务的整合，通过基于数据的学习和系统互连提高了性能和效率。另一方面，它也增加了复杂性，并由于医疗保健数据的大量涌入，共享和存储而带来了自己的漏洞。通过身份验证访问保护其免受网络攻击以及隐私保护是医疗保健部门面临的重大挑战之一。为此，使用基于区块链的网络可以大大减少医疗保健系统的漏洞并保护其数据。本章探讨区块链在加强医疗保健数据安全方面的作用，回答与什么数据使用，何时需要，为什么需要，谁需要以及最先进的技术如何使用区块链来保护医疗保健数据相关的问题。作为案例研究，我们还探索和分析了区块链在COVID-19大流行的医疗数据安全中的最新实现。为了为未来的研究方向提供一条道路，我们确定并讨论了与基于区块链的医疗数据安全实施相关的技术限制和监管挑战。
2021-03-23 cs.CR
Privacy-preserving Identity Broadcast for Contact Tracing Applications
无线接触追踪已成为管理COVID 19大流行的重要工具，并依赖于使用蓝牙低功耗信标连续广播人员的存在。当前联系人跟踪系统的局限性在于，单个信标的接收足以揭示用户身份，从而潜在地将用户暴露于沿着道路、通道和其他基础设施安装的恶意跟踪器。在本文中，我们提出了一种基于Shamir秘密共享算法的方法，它让移动节点透露他们的身份，只有在一定的预定义的接触持续时间后，保持不可见的跟踪器与短期或短暂的遭遇。通过数据驱动的评估，使用包含1800万次BLE目击的数据集，我们表明该方法大大降低了用户的隐私暴露。最后，我们在Android手机上实现了该方法，以证明其可行性并测量各种网络密度的性能。
2021-08-12 cs.CR
Privacy-Preserving Infection Exposure Notification without Trust in Third Parties
为应对COVID-19疫情，在智能手机操作系统开发商的帮助下，许多国家已部署基于蓝牙的接触者追踪，该操作系统提供用于隐私保护暴露通知的API。然而，设计中假设操作系统开发商、智能手机供应商或政府不会侵犯人们的隐私。我们提出了一个隐私保护暴露通知的情况下，没有中间实体可以信任。我们相信，通过对现有机制进行小幅修改就可以实现这一目标：在应用程序端而不是操作系统上生成随机数，并且将阳性测试结果报告给公共分类帐（例如区块链）而不是政府服务器，并得到医疗机构的盲签名认可。我们还讨论了如何激励公共账本的点对点维护，如果它应该是新建的。我们表明，我们提出的设计，如果一个消费者团体验证部署的系统的隐私保护的可验证性的水平要高得多。我们认为，这将有助于更安全地追踪接触者，并有助于在大流行情况下可能希望或不得不外出的公民采取更健康的生活方式。
2021-03-13 cs.CR cs.CY
WeTrace -- A Privacy-preserving Mobile COVID-19 Tracing Approach and Application
为了保护人民和社会免受伤害和健康威胁-特别是对于COVID-19大流行-需要涉及各种不同的学科。在当今高度流动的社会中，对个人非常基本和与健康相关的数据进行数据汇集确实有助于规划、保护和确定卫生当局和政府能够、应该或需要规划甚至实施的下一步措施。因此，世界上的每一个人、每一个人和每一个居民都是关键角色-这与过去的许多危机大不相同。由于涉及个人-所有个人-他/她的（a）健康和（b）隐私应在非常谨慎的平衡中加以考虑，不以一个方面取代另一个方面，甚至不优先考虑某些方面。隐私仍然是关键。因此，当前流行病的数据汇集的解决方案可以基于完全隐私保护的应用程序，该应用程序可以由个人在其移动设备（例如智能手机）上使用，同时保持他们的隐私。此外，在这样一个完全分散的环境中收集的各自数据确实有助于限制流行病，并且可以在一个民主和非常开放，但仍然特别是保护隐私的世界中实现。因此，本文中描述的WeTrace方法和应用利用许多现代移动设备提供的蓝牙低功耗（BTE）通信信道，其中应用非对称密码术以允许对消息的解密，该消息是针对该目的地的。由于实际上每个其他潜在的参与者只会收听随机数据，因此即使是蛮干攻击也不会成功。WeTrace及其开源实现是迄今为止唯一已知的方法，它确保消息的任何接收者都知道这是给他/她的，但不知道原始发件人是谁。
2020-04-19 cs.CR
Bluetooth-based COVID-19 Proximity Tracing Proposals: An Overview
COVID-19疫情在全球范围内大规模爆发，对经济和人民生活造成了巨大影响。传统的追踪传染性病毒的方法，如根据被感染者的记忆来确定传染链，存在很多弊端。随着疫情的持续蔓延，许多国家或组织开始研究如何使用移动设备追踪COVID-19，旨在通过技术帮助人们自动记录与感染者发生的事件信息，减少确定感染链所需的人力，并提醒有感染风险的人。本文概述了各种基于蓝牙的COVID-19邻近追踪方案，包括集中式和分散式方案。我们讨论了基本工作流程和它们之间的差异，然后对五个典型的建议进行了调查，并解释了它们的设计特点和优点。然后，我们总结了基于蓝牙的COVID-19邻近追踪方案的八个安全和隐私设计目标，并将其应用于分析五个方案。最后，开放的问题和未来的发展方向进行了讨论。
2020-08-28 cs.CR
Contact Tracing: An Overview of Technologies and Cyber Risks
二零二零年COVID-19疫情导致全球封城，对健康及经济造成严重影响。因此，全球各地的当局都表示需要更好的工具来监测病毒的传播并支持人类劳动。谷歌和苹果等研究人员和科技公司已提出以接触追踪应用程序的形式开发此类工具。这些应用程序的目标是不断跟踪人们的接近程度，并使智能手机用户知道他们是否曾经与确诊的人接触过，以便他们可以自我隔离，并可能进行感染测试。这些基于智能手机的联系人追踪技术的一个根本挑战是确保其用户的安全和隐私。从手动转向基于智能手机的联系人追踪会产生新的网络风险，可能会突然影响到整个人口。主要风险包括公司和/或当局滥用人们的私人数据，或恶意用户传播错误警报，以迫使个人进入隔离区。2020年4月，泛欧隐私保护邻近追踪（PEPP-PT）宣布成立，旨在为欧洲国家开发和评估安全解决方案。然而，过了一段时间，一些团队成员离开了这个联盟，并创建了DP-3 T，这导致了专家之间的国际辩论。目前，非专家关注这场辩论会令人困惑;本报告旨在通过对网络安全和隐私风险进行客观评估，阐明各种拟议技术。我们首先回顾了数字接触追踪技术的最新发展，然后探讨了针对COVID-19提出的技术的风险效用权衡。我们特别关注某些国家已经采用的技术。
2020-07-06 cs.CR cs.CY
A Survey on Contact Tracing: the Latest Advancements and Challenges
传染病是由病原微生物引起的，如细菌、病毒、寄生虫或真菌，它们可以直接或间接地从一个人传播到另一个人。传染病对人类健康构成严重威胁，特别是COVID-19自二零一九年底以来已成为全球严重的健康问题。接触者追踪是识别、评估和管理接触过某种疾病的人，以防止其进一步传播的过程。接触者追踪可以帮助我们更好地了解病毒的传播环节，从而更好地阻断其传播。鉴于COVID-19在全球范围内大流行，追踪接触者已成为有效遏制病毒传播的最关键措施之一。本文介绍了接触者追踪的全面调查，详细介绍了接触者追踪的模型，数字技术，协议和问题的最新进展。最后，对接触追踪技术的发展趋势进行了展望.
2021-06-17 cs.CR cs.SI
DIMY: Enabling Privacy-preserving Contact Tracing
COVID-19的感染率和缺乏批准的疫苗迫使政府和卫生当局采取封锁措施，增加检测和接触者追踪，以减少病毒的传播。数字接触者追踪已成为传统手动接触者追踪过程的补充。然而，尽管已经提出并部署了一些数字联系人追踪应用程序，但由于对隐私和安全的担忧，这些应用程序尚未被广泛采用。在本文中，我们提出了一种基于区块链的隐私保护联系人跟踪协议，“Did I Meet You”（DIMY），该协议在设备本身以及后端服务器上提供全生命周期数据隐私保护，以解决与现有协议相关的大多数隐私问题。我们采用了布隆过滤器提供有效的隐私保护存储，并使用Diffie-Hellman密钥交换的参与者之间的秘密共享。我们表明，DIMY提供了对许多众所周知的攻击的弹性，同时引入可以忽略不计的开销。DIMY在客户端设备和后端服务器的存储空间上的占用也明显低于其他类似的最先进的应用程序。
2021-03-10 cs.CR
Blockchain based digital vaccine passport
最近，由于不同的国家实施了不同的移民和旅行政策，旅行一直具有挑战性。目前，移民官员希望每个人都能证明自己对病毒具有免疫力。疫苗护照是一个人对特定病毒检测呈阴性或具有免疫力的证据。就COVID-19而言，持有疫苗护照的人将被允许进入其他国家，只要他们能够提供证据证明他们有来自先前感染或全面COVID-19免疫的COVID-19抗体。为了减少管理数据所花费的时间和精力，疫苗接种护照系统已经数字化。数字化可促进接触者追踪过程。目前正在使用的“区块链技术”系统已经在比特币用户之间的数据交换系统中证明了其安全性和隐私性。数字疫苗护照计划可以使用区块链技术。最终的结果将是一个分散的，可追溯的，透明的，可靠的，可审计的，安全的，值得信赖的解决方案，基于以太坊区块链，可以跟踪疫苗和疾病的历史。
2022-08-18 cs.CR
PACT: Privacy Sensitive Protocols and Mechanisms for Mobile Contact Tracing
通过大规模检测和接触者追踪工作，COVID-19对全球健康的威胁在许多情况下得到了控制。我们创建本文档是为了建议三种功能，说明如何最好地利用计算技术来支持公共卫生组织的目标，即最大限度地减少与COVID-19传播相关的发病率和死亡率，同时保护个人的公民自由。特别是，这项工作倡导第三方免费的方法来辅助移动联系人追踪，因为这种方法减轻了需要可信第三方的安全和隐私风险。我们还明确考虑了任何合同追踪系统中涉及的推理风险，其中对用户的任何警报本身都可能导致去匿名化信息。更广泛地说，我们希望参与将工业界、学术界和民间社会的同事聚集在一起，围绕缓解COVID-19疫情的努力所引发的关键问题进行讨论并达成一致意见。
2020-05-07 cs.CR
Contact Tracing Mobile Apps for COVID-19: Privacy Considerations and Related Trade-offs
接触者追踪是公共卫生官员和当地社区抗击新型疾病传播（如COVID-19大流行）的重要工具。新加坡政府刚刚发布了一款名为TraceTogether的手机应用程序，旨在帮助卫生官员在发现感染者后追踪暴露情况。然而，这种跟踪应用程序的存在对隐私有重要的影响。在这里，我们分析了其中的一些影响，并讨论了改善隐私问题的方法，而不减少对公共卫生的有用性。我们希望通过撰写本文档来确保隐私是围绕移动联系人追踪应用程序的对话的核心特征，并鼓励社区努力开发具有更强隐私保护的替代有效解决方案。重要的是，尽管我们讨论了可能的修改，但本文档并不意味着正式的研究论文，而是对TraceTogether等直接接触追踪应用程序的一些隐私特征的回应，以及对社区的早期评论请求。撰写日期：2020-03-24轻微更正：2020-03-30
2020-03-30 cs.CR
