区块链技术能为抗击疫情做些什么?

释放双眼,带上耳机,听听看~!

自从新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,笔者每天在家刷微博和朋友圈时的心情比某些资金盘空气币的 K 线图还要跌宕起伏,如图:

区块链技术能为抗击疫情做些什么?

直到刷到了下面这位韩国老哥让人眼前一亮的新闻,我被逗笑了。

无独有偶,咱们也别光顾着笑话人家外国人:

区块链技术能为抗击疫情做些什么?

这两条新闻除了让我哭笑不得之外,还给我带来了一点灵感。

其实自从疫情爆发以来,因为不用出门走亲访友,宅在家里的我一直在思考一个问题:区块链行业可以为抗击疫情做出哪些贡献?

• 最简单的当然是直接捐钱捐物,甚至派人去当志愿者;
• 其次是使用区块链技术为救援物资和善款等提供溯源和公示服务,让各种信息变得公开透明;
• 更深远一些的则是着眼未来,采用区块链技术和去中心化理念改进传染病监测预警网络和决策流程,避免因为少数关键的中心节点瞒报疫情而造成重大损失。

然而,上述这些想法有一个共同的缺点:都已经被别人写过了,我自然也不好意思再拾人牙慧。

新闻里面两位老哥的案例把一个问题带入了我的视野:如何更有效地筛查潜在感染者?

众所周知,在没有特效药和疫苗的情况下,对抗传染病最有效的方法莫过于阻断传播途径了。下面这篇科普微博已经很清楚地说明了采取隔离措施的意义:

A 是有武汉接触史的人,B 是 A 在公共场所接触的人,C 是 A 认识并接触的人,D 是在家的人。其中 A、C 两类都容易被筛选出来隔离观察,但是哪些人属于 B 类却很难甄别,特别是 B 本身也不知道自己是 B。

为了快速地筛选出 B 类人群,确诊患者所乘的车次车厢或者航班号等信息都被公开出来,很多互联网企业也快速推出了确诊患者同乘查询服务。

区块链技术能为抗击疫情做些什么?

这样的同乘查询服务无疑为识别 B 类人群提供了很大帮助,但是其效果仍是有局限的。最明显的问题当然就是查询的范围非常有限,仅能查询是否在长途公共交通工具上接触过 A 类人,不能覆盖市内公交、地铁的信息,更别说车站、高速服务区、商场、餐厅甚至是电梯间等其它场所了。

想要更准确地筛选 B 类人群就需要有确诊患者的路径信息。要么由患者主动申报,要么通过其它手段去确定。

主动申报的话难免会有瞒报漏报。一方面难以确保每个人都愿意提交自己的隐私信息,另一方面人的记忆本来就不是特别可靠,尤其是在鸡毛蒜皮的琐事上更靠不住。

既然主动申报不够准确,能否用现有的技术手段解决呢?理论上来说,如果集合所有监控摄像头、通信运营商、信用卡、支付宝等全部数据,确定一个普通人的行动路径还是不难的。比如开头新闻里的那位韩国大哥就被信用卡记录轻易“出卖”了。

但是在实践中,整合各个公司和部门的数据是一件很困难的事,涉及到复杂的跨地区跨部门协调和海量数据的检索工作,难以大规模使用。比如现在,数以万计有过武汉接触史的人在全国乃至世界各地,每天新增的确诊病例都已经过千,即使数据都在也分析不过来。

另外,就算不提技术上的难度,把所有人的隐私数据都整合在一起,在法律和伦理上也存在着巨大的风险。我们不会希望自己的一举一动都被监视被记录,更不愿意承担隐私信息被滥用的风险。防治传染病这个理由还不足以让人们心甘情愿地放弃自己的隐私权。

区块链技术能为抗击疫情做些什么?

那么,能否用技术手段保护个人隐私不被泄露,促使人们自愿地如实上报自己的路径信息,从而提高筛查的效率和准确度呢?区块链和密码学技术或许可以解决这个问题。

密码学中用于保护隐私的技术有很多种,这个场景可以用到密码学里的“私有集合求交”(Private Set Intersection,PSI)技术。

“私有集合求交”的问题描述可以抽象为两个人—— Alice 和 Bob ,各有一个集合,他们希望在不把集合内容告诉对方的前提下计算这两个集合的交集(或交集的大小)。目前已有很多成熟的方案可以解决 PSI 问题,既包括基于密码学协议的纯软件解决方案,也有基于 SGX 等安全芯片的硬件方案。由于篇幅的关系,此处不再赘述。

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