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Enregistrement W2069080345 · doi:10.1109/glocom.2011.6134247

MIMO Broadcast Channel with Arbitrarily Varying Eavesdropper Channel: Secrecy Degrees of Freedom

2011· article· en· W2069080345 sur OpenAlexaff
Xiang He, Ashish Khisti, Aylin Yener

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOTransmitterComputer scienceSecrecyChannel (broadcasting)Information-theoretic securityChannel state informationPrecodingDegrees of freedom (physics and chemistry)Topology (electrical circuits)Artificial noiseComputer networkTelecommunicationsWirelessMathematicsComputer securityPhysicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-receiver MIMO broadcast-wiretap channel is considered where the channel state of the eavesdropper is arbitrarily varying. It is assumed that the eavesdropper knows this channel state perfectly whereas the legitimate nodes have no knowledge of it. It is further assumed that the eavesdropper experiences no additive noise. The channel between the transmitter and the two legitimate receivers is a constant MIMO Gaussian broadcast channel. This paper establishes the secrecy degrees of freedom region for transmitting a common-confidential message as well as a private- confidential message to each receiver. It is observed that a straightforward extension of single user random binning does not achieve the optimal secrecy degrees of freedom (s.d.o.f.) region. The proposed coding scheme that achieves the s.d.o.f. region involves simultaneous diagonalization of the channel matrices of the two legitimate receivers using the generalized singular value decomposition (GSVD) as well as a particular \emph{structured binning} across codebooks that minimizes the rate of the fictitious message. While the focus is on achieving weak secrecy for ease of exposition, an outline is provided on how the results can be extended for achieving strong secrecy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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