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Enregistrement W2950512683

Common Randomness and Secret Key Capacities of Two-way Channels.

2011· preprint· en· W2950512683 sur OpenAlexaff
Hadi Ahmadi, Reihaneh Safavi–Naini

Notice bibliographique

RevueIACR Cryptology ePrint Archive · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomnessUpper and lower boundsChannel (broadcasting)Computer scienceChannel capacityCoding (social sciences)Binary numberKey (lock)Theoretical computer scienceCryptographyChannel codeBinary erasure channelKey generationInformation theoryBinary symmetric channelInformation-theoretic securityDiscrete mathematicsAlgorithmMathematicsComputer networkDecoding methodsComputer securityArithmeticStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Common Randomness Generation (CRG) and Secret Key Establishment (SKE) are fundamental primitives that are used in information-theoretic coding and cryptography. We study these two problems over the two-way channel model of communication, introduced by Shannon. In this model, the common randomness (CK) capacity is defined as the maximum number of random bits per channel use that the two parties can generate. The secret key (SK) capacity is defined similarly when the random bits are also required to be secure against a passive adversary. We provide lower bounds on the two capacities. These lower bounds are tighter than those one might derive based on the previously known results. We prove our lower bounds by proposing a two-round, two-level coding construction over the two-way channel. We show that the lower bound on the common randomness capacity can also be achieved using a simple interactive channel coding (ICC) method. We furthermore provide upper bounds on these capacities and show that the lower and the upper bounds coincide when the two-way channel consists of two independent (physically degraded) one-way channels. We apply the results to the case where the channels are binary symmetric.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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