Key Generation Over Wiretap Models With Non-Causal Side Information
Notice bibliographique
Résumé
The key agreement problem over a state-dependent wiretap channel with a parallel one-way public channel in the forward direction is studied. It is assumed that the channel state information (CSI) is non-causally known at the transmitter. In this paper, the effect of the public channel and the CSI on the key generation is investigated, and the key capacity as a function of public channel capacity CP, CK(CP), is sought for a discrete memoryless (DM) model and a Gaussian model, in which the CSI is an additive white Gaussian interference. For each model, a lower bound and an upper bound on the key capacity are derived, and CK(∞) is achieved as the bounds are asymptotically tight. For any DM wiretap channel, it is shown that there exists a finite capacity CP* beyond which CK(CP) = CK(CP*). If the CSI is also fully known at the legitimate receiver, it is proved that the public channel has no effect on the key capacity. For the Gaussian model, the achievable key rate is a strictly increasing function of CPin general. In addition, CK(CP) is attained in both the low signal-to-interference ratio (SIR) regime and the high SIR regime. In the low SIR regime, the public channel cooperates with the transmitter for the key generation from the known interference. In the high SIR regime, however, the public channel makes negligible contribution to the key generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».