Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)可以成為大學(xué)里一個(gè)強(qiáng)大的聯(lián)系追蹤工具

校園Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)可以成為大學(xué)里一個(gè)強(qiáng)大的聯(lián)系追蹤工具，旨在保護(hù)學(xué)生免受冠狀病毒的侵害。

這是一篇客座文章。這里所表達(dá)的觀點(diǎn)只是作者的觀點(diǎn)，并不代表IEEE Spectrum或IEEE的立場(chǎng)。

大學(xué)和其他大型空間運(yùn)營(yíng)商（如購物中心或機(jī)場(chǎng)）目前正面臨一個(gè)難題：如何在提供安全環(huán)境的同時(shí)，盡快恢復(fù)業(yè)務(wù)？

考慮到個(gè)人行為是病毒傳播的驅(qū)動(dòng)因素，回答這個(gè)問題的關(guān)鍵在于了解和監(jiān)測(cè)人們?cè)谛@里，無論是室內(nèi)還是室外如何移動(dòng)和互動(dòng)的狀態(tài)。

幸運(yùn)的是，大學(xué)已經(jīng)有了完美的工具：校園范圍內(nèi)的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)通常覆蓋校園內(nèi)的每個(gè)室內(nèi)和大部分室外空間，并且大家都已經(jīng)注冊(cè)了。而所需要添加的是數(shù)據(jù)分析，以監(jiān)測(cè)校園安全。

我們（作者，以下簡(jiǎn)稱我），一個(gè)來自墨爾本大學(xué)和Nexulogy初創(chuàng)公司的研究團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)開發(fā)出必要的算法，當(dāng)校園Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)收集到數(shù)據(jù)時(shí)，這些算法可以幫助保證大學(xué)的安全。我們已經(jīng)在多個(gè)校區(qū)和其他大型但室內(nèi)的環(huán)境中成功地測(cè)試了這些算法。

迄今為止，很少有人關(guān)注使用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)來追蹤社交距離。像澳大利亞這樣的國家已經(jīng)推出智能手機(jī)應(yīng)用程序來支持聯(lián)系追蹤，通常使用藍(lán)牙來確定距離。最近Google/Apple的一次合作，也使用了藍(lán)牙，形成一個(gè)用于聯(lián)系人監(jiān)控的分散協(xié)議。

然而，這些應(yīng)用程序的成功主要依賴于人們的自愿下載。牛津大學(xué)（University of Oxford）的一項(xiàng)研究估計(jì)，英國70%以上的智能手機(jī)用戶必須安裝該應(yīng)用程序才能生效。但目前還沒有達(dá)到這樣的規(guī)模 -- 例如，澳大利亞的COVIDSafe應(yīng)用程序于2020年4月發(fā)布，到2020年6月中旬，只有600萬人下載，約占人口的24%。

此外，這種基于藍(lán)牙的跟蹤不會(huì)將聯(lián)系人與物理位置（如教室）聯(lián)系起來。這就很難滿足校園安全運(yùn)行的要求。而且，藍(lán)牙追蹤應(yīng)用程序收集的數(shù)據(jù)一般不容易提供給校園所有者，因此這無助于讓他們自己的空間更安全。

我們基于Wi-Fi的算法提供了迄今為止對(duì)隱私干擾最少的監(jiān)控機(jī)制，因?yàn)樗鼈冎皇褂媚涿O(shè)備地址；不需要單獨(dú)的用戶名來了解人群密度和接近程度。如果學(xué)生或校園工作人員報(bào)告冠狀病毒檢測(cè)呈陽性，則確定屬于有風(fēng)險(xiǎn)的人的設(shè)備地址可以在獲得適當(dāng)隱私許可的情況下傳遞給當(dāng)局。只有這樣，名字才會(huì)與設(shè)備匹配，并讓處于危險(xiǎn)中的人單獨(dú)或私下地得到通知。

Wi-Fi為大學(xué)提供了最好的解決方案，原因有兩個(gè)：無線覆蓋已經(jīng)覆蓋整個(gè)校園；校園內(nèi)的每個(gè)人都至少攜帶一個(gè)支持Wi-Fi的設(shè)備是可以保證的；實(shí)際上，在校園生活和工作的每個(gè)人都注冊(cè)了他們的設(shè)備以接入互聯(lián)網(wǎng)。這樣的跟蹤是可能的，而無需繁重的面向用戶的應(yīng)用程序下載。

通常大學(xué)管理人員已經(jīng)有權(quán)使用無線系統(tǒng)中收集的信息，這些信息是作為其條款和條件中的一部分。在這場(chǎng)大流行病中，他們現(xiàn)在也有法律義務(wù)，或者至少在道義上有義務(wù)盡最大的能力利用這些數(shù)據(jù)來改善校園里每個(gè)人的安全和福祉。

該過程首先收集Wi-Fi設(shè)備的時(shí)間和符號(hào)位置（也稱為網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)），當(dāng)Wi-Fi基礎(chǔ)設(shè)施首次檢測(cè)到這些設(shè)備時(shí)，例如，當(dāng)學(xué)生進(jìn)入校園的Wi-Fi環(huán)境時(shí)，在固定時(shí)間間隔內(nèi)或當(dāng)他們更改位置時(shí)；然后，在合并單個(gè)用戶的多個(gè)設(shè)備之后，我們的算法計(jì)算給定區(qū)域中的用戶數(shù)量。這可以快速了解任何建筑或室外廣場(chǎng)的人群密度。

我們的算法還可以重建Wi-Fi基礎(chǔ)設(shè)施中任何用戶的旅程，并由此得出其他用戶的暴露時(shí)間、訪問的空間和傳輸風(fēng)險(xiǎn)。

這些信息可以幫助校園管理者做一些事情。首先，我們的算法可以很容易地通過時(shí)間和地點(diǎn)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并標(biāo)記出經(jīng)常超過社會(huì)距離限制的區(qū)域。這有助于校園管理者將資源集中投放在可能需要更多洗手液或更頻繁深度清潔的區(qū)域。

另一方面，假設(shè)一名受感染的工作人員已被公共衛(wèi)生當(dāng)局確認(rèn)。根據(jù)衛(wèi)生當(dāng)局的要求，大學(xué)可以通過追蹤病人在校園內(nèi)的行程來確定可能的感染途徑。如果有必要，可以回溯數(shù)據(jù)收集開始后幾天甚至幾周的移動(dòng)歷史記錄。

為了說明這個(gè)方法，我們假設(shè)我們中的一個(gè)人感染了COVID，我們?cè)谧罱皆L大學(xué)校園時(shí)重建了他的旅程和與其他大學(xué)訪客的接觸。在下面的熱圖中，您可以看到只有會(huì)議大樓顯示了大量的聯(lián)系人（紅色條），在本例中，曝光時(shí)間超過30分鐘。雖然我們只通過Wi-Fi設(shè)備檢測(cè)到其他人，但大學(xué)的管理人員現(xiàn)在可以通知那些可能接觸過感染性用戶的人了。

這個(gè)系統(tǒng)并非沒有技術(shù)挑戰(zhàn)。最大的問題是系統(tǒng)中的噪聲，需要在數(shù)據(jù)有用之前消除這些噪聲。例如，根據(jù)建筑布局和無線網(wǎng)絡(luò)配置，特定區(qū)域內(nèi)的無線計(jì)數(shù)可以包括通過外部的流量或靜態(tài)設(shè)備（如臺(tái)式計(jì)算機(jī)）。我們開發(fā)了算法來消除這兩種情況，而不需要訪問任何用戶信息。

盡管感染風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和管理僅限于無線基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋的區(qū)域，但及時(shí)識(shí)別COVID事件也有利于校園以外的地區(qū)。校園，甚至是封閉的住宅區(qū)，每天都有大量的外來訪客涌入——員工、承包商和家庭成員。如果衛(wèi)生當(dāng)局提出要求，可以通過電信供應(yīng)商確認(rèn)這些人的身份。

如果校園內(nèi)有人檢測(cè)出病毒呈陽性，他們接觸的人、他們的接觸時(shí)間和去的地方都能在幾分鐘內(nèi)被識(shí)別出來。這就可以有針對(duì)性地、及時(shí)地和具有成本效益的方式啟動(dòng)必要的措施（如COVID檢測(cè)或消毒）。

由于分析可以在云端進(jìn)行，所以軟件可以很容易地更新，以反映新的或完善的醫(yī)療知識(shí)或健康法規(guī)，比如新的暴露時(shí)間閾值或物理距離指南。

在這個(gè)過程中，隱私是最重要的。了解人口密度和人群管理是匿名的。只有在校園內(nèi)有人報(bào)告冠狀病毒確診病例的情況下，擁有必要隱私許可的當(dāng)局才需要連接設(shè)備和個(gè)人。我們的算法獨(dú)立于識(shí)別和通知過程。

由于世界各地的大學(xué)都急于歡迎學(xué)生重返校園，因此需要制定積極的計(jì)劃，以確保每個(gè)人的安全和福祉。Wi-Fi看起來非?？衫貌㈦S時(shí)準(zhǔn)備提供幫助啦。

Jan Dethlefs是數(shù)據(jù)科學(xué)家，Simon Wei是數(shù)據(jù)工程師，都在澳大利亞墨爾本的Nexulogy工作。Stephan Winter是墨爾本大學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施工程系的教授，Martin Tomko是高級(jí)講師，他們主要從事地理空間數(shù)據(jù)分析工作。