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Enregistrement W2218552649 · doi:10.1109/mcom.2015.7355563

Physical layer security in wireless cooperative relay networks: state of the art and beyond

2015· article· en· W2218552649 sur OpenAlexaff
Leonardo Jiménez Rodríguez, Nghi H. Tran, Trung Q. Duong, Tho Le‐Ngoc, Maged Elkashlan, Sachin Shetty

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkPhysical layerPHYWirelessRelayWireless networkExploitTelecommunicationsComputer securityPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative relaying is an effective method of increasing the range and reliability of wireless networks, and several relaying strategies have been adopted in major wireless standards. Recently, cooperative relaying has also been considered in the context of PHY security, which is a new security paradigm to supplement traditional cryptographic schemes that usually handle security at the upper layers. In wireless PHY security, relay nodes can be used to exploit the physical layer properties of wireless channels in order to support a secured transmission from a source to a destination in the presence of one or more eavesdroppers. While some breakthroughs have been made in this emerging research area, to date, the problem of how to effectively adopt advanced relaying protocols to enhance PHY security is still far from being fully understood. In this article, we present a comprehensive summary of current state-of-theart PHY security concepts in wireless relay networks. A case study is then provided to quantify the benefits of power allocation and relay location for enhanced security. We finally outline important future research directions in relaying topologies, full-duplex relaying, and cross-layer design that can ignite new interests and ideas on the topic.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations175
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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