Assessing the scaling of a blockchain-based social contact tracking system

 
PIIS207751800015809-8-1
DOI10.18254/S207751800015809-8
Publication type Article
Status Published
Authors
Occupation: senior researcher
Affiliation:
GAUGN
Federal Research Center “Computer Science and Control”
Address: Russian Federation, Moscow
Journal nameArtificial Societies
EditionVolume 16 Issue 3
Abstract

During a pandemic, one of the most important tasks is to track social contacts with those who are sick. This article categorizes projects that track these contacts. Projects are classified by architecture and the common components of such systems are highlighted. It is concluded that the hybrid architecture of such a solution based on an exclusive blockchain will have several advantages, and a conceptual model of such a system is described. However, an analysis of existing blockchain projects showed that their main problem is the unresolved issue of scaling such kinds of systems, which is becoming a key issue in the context of creating a global digital infrastructure of society. Further, the scaling of the system's conceptual model is assessed based on open-source information about the Moscow metro, and the main conclusions about the selected architectural solutions are confirmed.

Keywordssocial contacts, COVID-19, blockchain, contact-tracing, scaling
Received14.07.2021
Publication date16.09.2021
Number of characters22594
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
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.

views: 7

Readers community rating: votes 0

1. A.V. Solov'ev, I.A. Tarkhanov "Ehlektronnye dokumenty i zadacha obespecheniya sokhrannosti pri obmene dannymi v tsifrovoj ehkonomike", // Trudy Instituta Sistemnogo Analiza RAN, Moskva, 2018, Tom 68, № 1

2. Arbatsko-Pokrovskaya liniya // 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 (data obrascheniya: 03.06.2021). – material vzyat s sajta “Wikipedia” https://ru.wikipedia.org/

3. Podzemnyj poisk: zaprosy iz moskovskogo metro // URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/metro

4. Statistika. Passazhiropotok v metro 2016 g. // URL: https://www.metro-spb.ru/statisticheskie-dannye/2016/

5. Metropoliten v tsifrakh // URL: https://mosmetro.ru/press/digits/ (data obrascheniya: 25.05.2021).

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

7. Anchoring Service // URL: https://exonum.com/doc/version/latest/advanced/bitcoin-anchoring/ (data obrascheniya: 03.06.2021).

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. – S. 139-145.

12. Kleinman R. A., Merkel C. Digital contact tracing for COVID-19 //CMAJ. – 2020. – T. 192. – №. 24. – S. 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 // URL: https://ethereum.org/en/developers/docs/nodes-and-clients/

15. Polkadot Keys // URL: https://wiki.polkadot.network/docs/learn-keys/

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. – T. 5. – №. 4. – S. 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.

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, T. 8.

Application A&B (Отслеживание_контактов_-_приложение.docx, 26 Kb) [Download]

Система Orphus

Loading...
Up