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Enregistrement W3133741277 · doi:10.23977/acss.2021.050102

Secure Lossy Transmission over Wiretap Channels with Side Information and State Information

2021· article· en· W3133741277 sur OpenAlexvenueno aff
Muyu Hu, Ming Xu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Computer Signals and Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation leakageLossy compressionEntropy (arrow of time)Code rateAlgorithmComputer scienceChannel (broadcasting)Transmission (telecommunications)Information theoryRate–distortion theoryMathematicsChannel state informationSource codeStatisticsTelecommunicationsDecoding methodsWirelessData compression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the problem of secure lossy transmission over wiretap channels with side information and state information. Aiming at the reliability and security of compressed pictures, videos and other files when they are transmitted, a wiretap channel model with side information and state information and a secure lossy source transmission scheme based on double binning technique under this model are proposed. By using Fano inequality and Csiszar sum identity, the inner bounds of transmission rate, distortion rate and information leakage rate are proved. Considering noisy situations in reality, the Gaussian noise channel under this model is analyzed concretely as an example. Based on error estimation and differential entropy theorem, the inner bounds of transmission rate and distortion rate are obtained. Moreover, the equivocation rate is introduced to transform the information leakage rate into the minimum mean square error of the estimated source and its outer bound is also obtained. The simulation results show that under the optimal conditions of the proposed system model, the transmission rate can reach 0.7315 bits/source bit, the distortion rate can reach 0.0052 bits/source bit and the information leakage rate can reach 0.1286 bits/source bit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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'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
Publié2021
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