NISTs kostengünstiges Bluetooth-System verfolgt Krankheitsausbreitung bei Wahrung der Privatsphäre

In Bemühungen, die Ausbreitung von Krankheiten einzudämmen und gleichzeitig die Privatsphäre zu wahren, hat ein interdisziplinäres Forschungsteam am National Institute of Standards and Technology (NIST) kostengünstige Geräte und Methoden entworfen und getestet, die erkennen können, wann Menschen oder Tiere in engen Kontakt miteinander kommen.

Die tragbaren Geräte kombinieren kommerzielle Bluetooth-Funkhardware mit NIST-kryptografischen Features. Obwohl nicht immer zuverlässig in der Schätzung der Distanz zwischen Trägern, kann das NIST-System nützlich für Forschung sein, wie sich Menschen und Tiere durch Räume bewegen und interagieren. Das System könnte Vorteile gegenüber Kontaktnachverfolgung mittels Smartphones bieten, die in bestimmten Settings nicht konsistent genutzt werden und weniger privat sein können.

Siebzehn Freiwillige in 10 Haushalten nahmen an der NIST-Studie zur Systemleistung während normaler Aktivitäten teil. Geräte wurden entweder getragen oder im Haus platziert, um Daten für mindestens eine Stunde pro Tag zu sammeln. Forscher maßen die Stärke der von den Geräten empfangenen Funksignale, um die Distanz zwischen den Freiwilligen zu schätzen. Sie definierten eine „Begegnung“ als das Ereignis, wenn Geräteträger innerhalb von zwei Metern voneinander für mindestens 15 Minuten kamen, basierend auf der Definition von engem Kontakt der Centers for Disease Control and Prevention. Teilnehmer wurden auch gebeten, manuell zu protokollieren, wann und wie lange sie dachten, eine Begegnung gehabt zu haben.

Die Ergebnisse zeigten eine gewisse Korrelation zwischen der Stärke des empfangenen Funksignals und der Distanz zwischen Trägern, aber Schätzungen waren unzuverlässig aufgrund von Effekten von Variablen wie der Richtung, in die der Nutzer blickte. Es gab auch Unsicherheit darüber, wie Trade-offs verarbeitet werden sollten, wie viel Distanzfehler akzeptabel war oder ob enge Begegnungen in Bezug auf ihre mögliche Auswirkung auf Krankheitsübertragung richtig definiert waren.

„Ich glaube nicht, dass jemand diesen Trade-off versteht – niemand weiß, wie man optimiert, um die Ausbreitung von Krankheiten zu stoppen“, sagte NIST Fellow Sae Woo Nam. „Doch dieses System lässt uns anfangen, Daten darüber zu sammeln, wie Menschen einander begegnen, was uns helfen kann, Interventionen zu schaffen, um die Ausbreitung von Krankheiten zu stoppen.“

Die Geräteleistung könnte durch Nutzung mehrer Funkkanäle, besserer Antennen oder Hinzufügen weiterer Sensormethoden wie ultraschallbasierter Entfernungsmessung verbessert werden. Aber selbst so wie es ist, könnte die NIST-Methode helfen, Kontakte mit einem gewissen Potenzial für Übertragung eines luftgetragenen Virus wie dem, das COVID-19 verursacht, zu identifizieren.

Das System könnte beim Design von Gebäuden für Pandemie-Resilienz helfen, indem Geräte an festen Punkten in Bereichen mit schlechter Belüftung wie Aufzügen montiert werden, sagte Nam. Das System könnte in Settings wie Pflegeheimen nützlich sein, wo Smartphones nicht kontinuierlich überwacht werden, sowie beim Tracking von Tieren, um ihre Interaktionen zum Zweck der Begrenzung von Krankheitsausbreitung zu verstehen.

„Krankheiten dezimieren ganze Tierherden und gefährden unsere Nahrungsversorgung“, sagte Nam. „Das ist etwas, worüber wir für Lebensmittelsicherheit nachdenken sollten. Wir wollen auch Tiere menschlich behandeln, und dies ist ein Werkzeug, um zu verhindern, dass Tiere krank werden und zu verstehen, wie sie krank werden.“

Das NIST-System nutzt eine kryptografische Methode, ähnlich der in sicheren Webtransaktionen. Sie kombiniert öffentliche Verschlüsselungsschlüssel, die über Funk übertragen werden, um einen gemeinsamen, geheimen Schlüssel zu erstellen, der einzigartig für jede Begegnung ist. Wenn zwei Geräte spüren, dass sie nah beieinander sind, generieren sie eine einzigartige, verschlüsselte Begegnungs-ID basierend auf einer Zufallszahl. Dies verhindert Cyberangriffe, die aus der Ausstrahlung von Geräte-IDs resultieren könnten. Die Begegnungs-ID ist nicht mit den Geräten oder den sie tragenden Personen verknüpft, was die Privatsphäre wahrt. Die anonymisierten Daten über Begegnungen liefern Informationen über die Nutzung von Gebäuden (oder anderen Räumen), die Entscheidungen über sichere Belegungszahlen und Umwelkontrollen informieren können.