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Enregistrement W2123696729 · doi:10.1109/30.982780

Secure communication using a chaos based signal encryption scheme

2001· article· en· W2123696729 sur OpenAlexaff
K. Murali, Haiyang Yu, Vinay Varadan, Henry Leung

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Consumer Electronics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueChaos-based Image/Signal Encryption
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncryptionTransmitterComputer scienceSIGNAL (programming language)ChaoticElectronic engineeringSecure communicationSynchronization (alternating current)Channel (broadcasting)Digital signalTelecommunicationsComputer hardwareComputer networkEngineeringDigital signal processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large-scale proliferation of wireless communications both inside and outside the home-office environment has led to an increased demand for effective and cheap encryption schemes. Now a new chaos based signal encryption scheme is proposed to transmit digital information signals by using the conventional synchronization of chaos and digital encryption approaches. In this scheme, either a chaotic or hyperchaotic system is used to generate a digital key after thresholding a chaotic signal. This signal along with the information digital signal is used to generate the encrypted signal. Then the encrypted signal is masked by one of the chaotic signals of the transmitter and is transmitted through the channel to the receiver as well as used to drive the transmitter chaotic system using the concept of self-modulation. At the receiver end, a suitable feedback loop is constructed for unmasking and then the decryption rule is used to recover the information signal. By suitable combinations of the chaotic signals, the effect of additional nonlinear-keys has also been considered. The effect of typical perturbing factors, like channel noise and parameter mismatch, are included and their corresponding performance analysis is discussed. By considering an appropriate circuit configuration, simulation results are presented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations47
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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