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Corona Heatmap

Softwarelösung zur Analyse von Gesundheitsdaten unter Wahrung der Privatsphäre



Die CoronaHeatmap zeigt, wo sich Corona-Patienten im Ansteckungszeitraum vermehrt aufgehalten haben. Diese Heatmap kann einen Beitrag zur Erkennung von Ansteckungs-Hotspots leisten. Dabei berücksichtigt unsere Lösung den notwendigen Datenschutz eines jeden österreichischen Bürgers durch neuartige Verschlüsselung.

Wichtig: Es wurden außschließlich simulierte Daten für die Entwicklung dieser Technologie verwendet. D.h. die Bilder sind nur exemplarisch.

Motivation


Ein wesentlicher Faktor in der Bewältigung von Corona ist das Wissen, an welchen Orten sich Leute vermehrt anstecken. Diese Erkenntnis hilft der Gesundheitsbehörde, spezifische und wirksame Maßnahmen zu setzen.

Die Gesundheitsbehörde hat eine Liste von aktuellen Corona-Patienten, inklusive deren Handynummern. Diese Handynummern schickt es zu einem Mobilfunkanbieter. Der Mobilfunkanbieter antwortet mit den Standortdaten dieser Handynummern. Aufgrund der angeforderten Standortdaten kann die Gesundheitsbehörde stark betroffene Regionen erkennen. Somit wird sichtbar, wo sich Corona-Patienten in der Vergangenheit aufgehalten haben.


Probleme


Es werden insgesamt zwei Datensätze benötigt. Zum einen die Handynummern der Corona-Patienten, über welche die Gesundheitsbehörde verfügt. Zum anderen die Standortdaten, über welche der Mobilfunkanbieter verfügt.

Durch eine Anfrage der Gesundheitsbehörde lernt der Mobilfunkanbieter welche Personen positiv auf Corona getestet worden sind. Umgekehrt lernt die Gesundheitsbehörde die Bewegungsdaten von individuellen Personen.

Datenschutz ist also nicht garantiert, da
  1. Patientendaten geleakt werden, und
  2. individuelle Überwachung ermöglicht wird.

Lösung


Garantierter Datenschutz durch Verschlüsselung: Anstatt zu vertrauen, dass niemand die Daten missbraucht, verwenden wir mathematische Sicherheiten. Unsere Lösung, um den Datenschutz gewährleisten zu können, ist zweiteilig:

  1. Um keine individuelle Überwachung zu ermöglichen werden die Bewegungsprofile zusammengefasst. Auf diese Weise können Rückschlüsse auf einzelne Personen verhindert werden.
  2. Die Patientendaten werden mit neuartiger Verschlüsselung geschützt, genannt homomorphe Verschlüsselung. Das Senden und Speichern von verschlüsselten Daten ist bereits zu einem Standard geworden. Homomorphe Verschlüsselung ermöglicht uns erstmals mit verschlüsselten Daten zu Rechnen, ohne sie vorher entschlüsseln zu müssen.

Konkret: Die Handynummern von Patienten werden verschlüsselt, bevor sie zum Mobilfunkanbieter gesendet werden. Dieser berechnet dann die Bewegungsprofile. Wichtig: Durch den Einsatz von homomorpher Verschlüsselung kann der Mobilfunkanbieter die Heatmap berechnen ohne die Patientendaten zu entschlüsseln.

Das Ergebins ist eine CoronaHeatmap in verschlüsselter Form. Den einzigen Schlüssel besitzt die Gesundheitsbehörde. Somit ist nur die Gesundheitsbehörde in der Lage die CoronaHeatmap zu lesen.

Heatmap




Wer wir sind


Die CoronaHeatmap ist ein gemeinsames Projekt vom Know-Center und dem TU Graz Institut für Angewandte Informationsverarbeitung und Kommunikationstechnologie (IAIK). Das Know-Center ist Österreichs führendes Forschungszentrum für Big Data. Das IAIK ist im Bereich Informations-Sicherheit und -Privacy das größte Hochschulinstitut in Österreich und kann auf über 30 Jahre Erfahrung zurückgreifen. Die Kooperation zwischen dem Know-Center und dem IAIK ermöglicht einzigartige Kompetenz im Bereich der Datenanalyse unter strengster Wahrung der Privatsphäre.

Transparenz


Durch unseren Forschungshintergrund ist Transparenz nicht nur eine Option, sondern die einzige Option. Deswegen ist unser Projekt Open-Source und kann von jedem auf GitHub betrachtet werden (nur der Programm Code, aber keine Daten). Zusätzlich haben wir eine wissenschaftliche Arbeit geschrieben. In dieser können alle technischen Details nachvollzogen werden.

Kontakt


Sie erreichen uns jederzeit unter der E-Mail-Adresse
corona-heatmap@iaik.tugraz.at
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Alexander Grass


Mario Barbara


Fabian Schmid