Main Screen (Prototype) 1
TAN Code Eingabe zur Registrierung einer Infektion. TAN wird vom Arzt ausgestellt
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Inspiration

Das Corona Virus breitet sich global wie ein Fegefeuer aus. Es gibt kaum eine Region auf dem Globus, die noch nicht vom unsichtbaren Feind heimgesucht wurde. Was das Virus so gefährlich macht ist die lange Inkubationszeit. Die Erkennung von bereits infizierten Personen ist wenig gewinnbringend für die Eindämmung der Pandemie. Die Hauptursache hierfür ist das Fehlen einer effektiven Methode zur Erkennung infizierter Personen bevor Symptome eintreten. Während zwar Tests auf COVID-19 existieren, sind diese aufgrund der genetischen Komplexität des Virus zeit- und ressourcenaufwendig, und somit untauglich für die Massen. Was wir brauchen ist eine Erkennungsmethode, welche folgende Eigenschaften erfüllt:

Realisierbarkeit: Massentauglichkeit und angemessener Zeit- und Ressourcenaufwand
Effektivität: Signifikante Eindämmung der Infektionsrate
Genauigkeit: Konformität zum gegenwärtigen Zustand
(Daten)Sicherheit: Gefahrlosigkeit für Individuen

Bisherige Ansätze

Rund 81% der Deutschen besitzen ein Smartphone (stand 2018). In Zeiten des IoT ist das Smartphone bestimmt nicht der einzige tägliche Begleiter, jedoch ohne Zweifel der Wahrscheinlichste. Durch die Nutzung von Kurzwellentechnologien wie z.B. Bluetooth oder Wifi-Direct könnte man Kontakte zwischen Menschen erkennen und zusammen mit dem Datum des Kontakts speichern. Auf diese Art können wir ein Kontaktnetzwerk konstruieren und dieses dazu nutzen, um bei bestätigter Infektion einer Person im Netzwerk alle jeweiligen Kontaktpersonen rekursiv über eine potentielle Infektion zu informieren. Dies setzt natürlich voraus, dass eine bestätigte Infektion frühzeitig im Netzwerk registriert wird und dass die Assoziationen im Netzwerk aktuell gehalten werden.

Ein weiterer Punkt ist die Datensicherheit. Auf dem persönlichen Smartphone befinden sich viele sensible Daten. Der Zweck heiligt nicht alle Mittel und so gilt es Kontakte zwischen Personen bzw. Smartphones im Sinne des Datenschutzrechts anonym zu halten.

Für den beschriebenen Ansatz gibt es bereits eingeleitete Projekte, welche sich teilweise voneinander unterscheiden. Als Beispiel und Referenz sei hierbei auf das Projekt PEPP-PT zu verweisen. Dort wird das beschriebene Kontaktnetzwerk mithilfe von Bluetooth in Form von Peer-to-Peer artigen Netzwerken zwischen Smartphones erstellt, indem mithilfe gewisser Algorithmen und Bluetooth-Sensordaten Kontakte festgestellt und anonyme, verschlüsselte IDs der Kontakte temporär gespeichert werden. Die Lösung arbeitet somit dezentral, was zusammen mit der lokalen Datenspeicherung ein Vorteil für die Datensicherheit sein mag.

Allerdings sehen wir hier einen großen Nachteil für die Effektivität der Lösung, da aufgrund der dezentralen Architektur wichtige Strukturinformationen und somit potentielle Synergieeffekte bei der Infektionserkennung verloren gehen. Vor allem indirekte bzw. transitive Kontakte stellen im P2P-Netzwerk ein Problem dar, da es immer aufwendiger wird Warnmeldung an Kontakte zu propagieren je länger die Infektionskette wird. Außerdem bietet das Netzwerk keine Möglichkeit zur Prävention von Infektionen, da hierzu die Analyse der Gesamtstruktur notwendig ist.

Unsere Idee

Wir erstreben eine zentrale Lösung unter Bewahrung der Datenschutzrichtlinien. Hierzu nutzen wir als Grundlage formale Methoden aus der Mathematik. Wir modellieren das Kontaktnetzwerk mithilfe von mathematischen Graphen.

Wie das funktionieren soll?

Wir haben ein ausführliches Paper geschrieben, welches alle Fragen beantwortet. Werft doch mal einen Blick drauf:

Lighthouse Paper

Architektur

Die Datensicherheit in Lighthouse wird durch asymmetrische Verschlüsselung und Anonymisierung gewährleitet. Es wird durch eine JAM-Stack Architektur realisiert und basiert somit auf einem Server-Client Modell, wobei Clients in Form von mobilen Anwendungen für Smartphones implementiert werden. Das System nutzt die Bluetooth Technologie auf Smartphones bzw. den Clients, um Kontakte zwischen Personen zu erkennen und mathematische Graphentheorie auf dem Backend bzw. Servern, um Infektionen zu erkennen und vorzubeugen.

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