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COVID-19の接触フェーズを追跡する技術たち

Last updated at Posted at 2020-04-11

コロナウイルス感染者が潜伏期間中に接触した可能性のある人を追跡することは感染症蔓延を防ぐために有効な手段であり、スマホなどのデバイスを用いてテクノロジー的に追跡技術を活用することで、より効率的にかつ正確に実現するための取り組みが多く発足している。
このような接触情報を直接扱うことの代表的な問題としてプライバシーがあげられ、ユーザーの位置情報などのセンシティブなデータが第三者に知られないようにする必要がある。

以下で紹介するプロジェクトはどれもベースの仕組みとしては同様で、ユーザーが所有しているスマホデバイスを使ったBluetoothのブロードキャストを利用する。Bluetoothを介して短期間のみ利用可能な擬似乱数値をブロードキャストし、近くのスマホデバイスはそれを保存する。
これはあくまでも擬似乱数なのでユーザーのアイデンティティや位置情報などのセンシティブな情報には一切関係しない。

その後、コロナウイルスの感染が発覚したユーザーはサーバーに生成した擬似乱数値を含めたレポートを送信する。一方で、ユーザーは過去に接触したデバイスから受け取った擬似乱数値がサーバーにアップロードしていないかチェックを定常的に行う。
この際の擬似乱数値の生成方法、鍵導出方法、レポートに対する署名の有無などの部分で技術的差異が見られる。

DP-3T(Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing)

欧州のアカデミックグループを中心に進められているプロジェクト

CEN Protocol(TCN)

CoEpiCovid-Watch、Zcash Foundationのジョイントプロジェクト

CEN Protocolの仕組みについては以前記事を書いたのでご参考ください。

MITによるPACT Protocol

Apple/GoogleのContact Tracingプロトコル

ツイートスレ

  • Moxie Marlinspike (Signal CEO)
  • Henry de Valence (Zcash Foundation):CEN Protocolの実装者

Epione

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