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Enregistrement W1500267036 · doi:10.1109/icsmc.2003.1244694

Secure communication using chaotic systems and Markovian jump systems

2004· article· en· W1500267036 sur OpenAlexaff
T. Sathyan, T. Kirubarajan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueChaos control and synchronization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterChaoticComputer scienceMarkov chainControl theory (sociology)Kalman filterMarkov processEstimatorJumpState (computer science)AlgorithmMathematicsTelecommunicationsPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a secure communication system using chaotic systems and Markovian jump systems (MJS) is proposed. MJS evolve by switching from one model to another according to a finite state Markov chain. In the proposed system the chaotic transmitter jumps from one chaotic map (model) to another while transmitting. This feature makes it difficult for someone to track the transmitter, i.e., to eavesdrop, without knowing the exact map parameters. It is assumed that the Markov chain transition matrix is known. The Interacting Multiple Model (IMM) estimator is used at the intended receiver to track the transmitter state. It is also shown that the proposed receiver framework can be used to eavesdrop an unknown chaotic transmitter with limited success. It is shown further that the IMM based receiver structure improves the chaotic parameter modulation receiver based on the extended Kalman filter.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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