Оценка масштабирования системы отслеживания социальных контактов на основе блокчейн

 
Код статьиS207751800015809-8-1
DOI10.18254/S207751800015809-8
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: старший научный сотрудник
Аффилиация:
ГАУГН
ФИЦ ИУ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва
Аффилиация: МИСИС
Адрес: Российская Федерация, Москва
Название журналаИскусственные общества
ВыпускТом 16 Выпуск 3
Аннотация

Во время пандемии одной из важнейших задачи является отслеживание социальных контактов с заболевшими.  В данной работе классифицируются проекты, посвященные отслеживанию этих контактов. Делается вывод, что гибридная архитектура такого решения на основе эксклюзивного блокчейн будет иметь ряд преимуществ и описана концептуальная модель такой системы. Однако анализ существующих проектов, использующих технологию блокчейн, показал, что основная их проблема — это непроработанный вопрос масштабирования, что в условиях создания глобальной цифровой инфраструктуры общества становится ключевым вопросом.  Далее проводится оценка масштабирования концептуальной модели системы на основе открытых источников о московском метро и подтверждаются основные выводы о выбранных архитектурных решениях.

 

Ключевые словасоциальные контакты, COVID-19, блокчейн, фиксация контакта, масштабирование
Получено14.07.2021
Дата публикации16.09.2021
Кол-во символов23416
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.
1

Введение

Идея отслеживания социальных контактов давно привлекает внимание исследователей по всему миру и особенно актуальна в эпоху пандемии. В настоящий момент существует ряд различных технологических решений данной проблемы разной степени проработанности [9]. Большинство из этих решений пытаются решить проблемы распространения тех или иных вирусов [6]. Ряд подходов подразумевают высокую степень участия человека (например, при подтверждении факта посещения заведения), другие включают современные технологические и цифровые инструменты, использующие Internet of Things (IOT) [13], Radio Frequency Identification (RFID) [6], Bluetooth Low Energy (BLE) [6], [12], Distributed Ledger Technology (DLT) [13] и др. Все они имеют разную архитектуру, но состоят из нескольких типовых компонентов:

  • Инструмент для идентификации местоположения субъекта.
  • Хранилище информации о местоположении субъектов.
  • Алгоритм определения социальных контактов между субъектами.
  • Процедура публикации информации о заражении субъекта.
  • Уведомление субъектов о риске инфицирования.
  • Комплекс мер для обеспечения безопасности персональных данных.
2 Целью данной статьи является разработка концептуальной модели построенной на эксклюзивном блокчейне (блокчейн, в котором обработка транзакций осуществляется определенным списком идентифицированных участников) [19], а также проработка вопроса масштабирования таких систем и использование технологии блокчейн как дополнительного и независимого хранилища информации о контактах с заболевшими.
3

Анализ архитектуры проектов

Согласно обзору [18] инструментов идентификации местоположения субъекта, выделяют два основных аспекта – определение геолокации субъекта и определение близости между субъектами. Определение геолокации может выполняться с помощью:

  • Модуля глобальной навигационной системы (GPS, Глонасс и т.д.) [6], [12].
  • Вышек сотовой связи [18].
  • Предварительно заданной информации о местоположении модуля фиксации: таких как BLE, RFID модулей, Wi-Fi или QR-кодов [8], [18].
4 В то же время определение близости между субъектами производится с помощью BLE, RFID [9]. Данная информация может храниться как на удаленном сервере, так и в локальной памяти устройств, в зависимости от подхода к обеспечению безопасности персональных данных субъектов.
5 Публикация информации об инфицировании субъекта в большинстве случаев производится должностным лицом, имеющим на это право после положительного теста на наличие инфекции. После этого непосредственно мобильное устройство пользователя или центральный сервис системы проводит риск-анализ на основе собранных данных и уведомляет контактировавших.
6

Большинство анализируемых решений одним из основных приоритетов декларируют вопрос обеспечения безопасности персональных данных людей [6], [8]. Как минимум, реализуют шифрование передаваемых персональных данных. Как максимум, производят генерацию уникальных анонимных ключей на устройствах пользователей, которые знают лишь контактирующие стороны, но не могут идентифицировать друг друга [8], [16]. Здесь мы рассматриваем только решения, использующие пользовательские устройства для идентификации контактов между людьми, т. к. они наиболее безопасны с точки зрения возможностей идентификации, контактирующих лиц. В работе [18] описаны различные виды решений, построенные как на централизованной, так и на децентрализованной архитектуре. Классификация таких решений предложена в [6], где авторы разделили существующие технологические решения на 3 основные класса: централизованные, децентрализованные и гибридные.

всего просмотров: 1

Оценка читателей: голосов 0

1. А.В. Соловьев, И.А. Тарханов "Электронные документы и задача обеспечения сохранности при обмене данными в цифровой экономике", // Труды Института Системного Анализа РАН, Москва, 2018, Том 68, Выпуск 1, ISSN 2079-0279, cтр. 42-53

2. Арбатско-Покровская линия [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%80%D0%B1%D0%B0%D1%82%D1%81%D0%BA%D0%BE-%D0%9F%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 03.06.2021). – материал взят с сайта “Wikipedia” https://ru.wikipedia.org/

3. Подземный поиск: запросы из московского метро [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/metro (дата обращения: 27.05.2021). – материал взят с сайта “Яндекс” https://yandex.ru

4. Статистика. Пассажиропоток в метро 2016 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.metro-spb.ru/statisticheskie-dannye/2016/ (дата обращения: 25.05.2021). – материал взят с сайта “Реклама в метро Санкт-Петербург” https://www.metro-spb.ru

5. Метрополитен в цифрах [Электронный ресурс]. URL: https://mosmetro.ru/press/digits/ (дата обращения: 25.05.2021). – материал взят с сайта “Московский Метрополитен” https://mosmetro.ru

6. Ahmed N. et al. A survey of COVID-19 contact tracing apps //IEEE access. – 2020. – Т. 8. – С. 134577-134601.

7. Anchoring Service [Электронный ресурс]. URL: https://exonum.com/doc/version/latest/advanced/bitcoin-anchoring/ (дата обращения: 03.06.2021). – материал взят с сайта “Exonum Documentation” https://exonum.com

8. Bay J. et al. BlueTrace: A privacy-preserving protocol for community-driven contact tracing across borders //Government Technology Agency-Singapore, Tech. Rep. – 2020.

9. Braithwaite I. et al. Automated and partly automated contact tracing: a systematic review to inform the control of COVID-19 //The Lancet Digital Health. – 2020.

10. Castelluccia C. et al. DESIRE: A Third Way for a European Exposure Notification System Leveraging the best of centralized and decentralized systems //arXiv preprint arXiv:2008.01621. – 2020.

11. Kan L. et al. A multiple blockchains architecture on inter-blockchain communication //2018 IEEE International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C). – IEEE, 2018. – С. 139-145.

12. Kleinman R. A., Merkel C. Digital contact tracing for COVID-19 //CMAJ. – 2020. – Т. 192. – №. 24. – С. E653-E656.

13. Lv W. et al. Decentralized blockchain for privacy-preserving large-scale contact tracing //arXiv preprint arXiv:2007.00894. – 2020

14. Nodes and Clients [Электронный ресурс]. URL: https://ethereum.org/en/developers/docs/nodes-and-clients/ (дата обращения: 05.06.2021). – материал взят с сайта “Ethereum” https://ethereum.org

15. Polkadot Keys [Электронный ресурс]. URL: https://wiki.polkadot.network/docs/learn-keys/ (дата обращения: 23.06.2021). – материал взят с сайта “Polkadot Wiki” https://wiki.polkadot.network/

16. Rivest R. L. et al. The PACT protocol specification //Private Automated Contact Tracing Team, MIT, Cambridge, MA, USA, Tech. Rep. 0.1. – 2020.

17. Roca V. From ROBERT to DESIRE exposure notification: situation and lessons learned //Workshop on Security and Privacy in Contact Tracing. – 2020.

18. Shubina V. et al. Survey of decentralized solutions with mobile devices for user location tracking, proximity detection, and contact tracing in the COVID-19 era //Data. – 2020. – Т. 5. – №. 4. – С. 87.

19. Sukhwani H. et al. Performance modeling of hyperledger fabric (permissioned blockchain network) //2018 IEEE 17th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA). – IEEE, 2018. – С. 1-8.

20. Wood, G. (n.d.). Ethereum: A secure decentralised generalised transaction ledger.

21. Zhou Q. et al. Solutions to scalability of blockchain: A survey //IEEE Access. – 2020. – Т. 8. – С. 16440-16455.

Приложение А и Б (Отслеживание_контактов_-_приложение.docx, 26 Kb) [Link]

Система Orphus

Загрузка...
Вверх