Adversarial wiretap channel with public discussion
Notice bibliographique
Résumé
Wyner's elegant model of wiretap channel exploits noise in the communication channel to provide perfect secrecy against a computationally unlimited passive eavesdropper, without requiring a shared key. We consider an adversarial model of wiretap channel in which the adversary is active: it selects a fraction ρrof the transmitted codeword to eavesdrop, and a fraction ρwto corrupt by “adding” adversarial error. The model is interesting as it also captures networks adversaries in the setting of Secure Message Transmission [7]. It has been proved that secure transmission (in one message-round) is possible if and only if ρr+ ρwr+ρw> 1, as long as the union of the sets of read and corrupted components do not cover the whole codeword. This makes the results applicable to a much wider range of scenarios. We formalize the model of AWTPPD protocol, and derive tight bounds for the two communication efficiency measures, information rate and message-round complexity (upper bound, and lower bound respectively). We also construct a rate optimal protocol family with minimum number of message-round. We show an application of these results to the Secure Message Transmission with Public Discussion (SMT-PD). In particular we show a new lower bound on the transmission rate of these protocols, and present a new construction of an optimal SMT-PD protocol.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».