Robust Deception Scheme for Secure Interference Exploitation Under PSK Modulations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the security problem of a multi-eavesdrop multiple-input-single-output (MISO) wiretap channel, where an N-antenna transmitter communicates with a single-antenna legitimate user in the presence of multiple single-antenna smart eavesdroppers. To overcome the security risk of the traditional secure constructive interference-based (CI-based) scheme when facing the smart eavesdroppers, we propose a novel deception scheme (DS) via a random transmission strategy, where the eavesdroppers are expected to decode the deception symbols correctly but unable to distinguish the authenticity of the decoded symbol. Then, an efficient algorithm is proposed for the deception signal-to interference-plus-noise (SINR)-balancing problem when perfect channel state information (CSI) is assumed. Furthermore, we consider a practical scenario where only imperfect CSI is available, and explore two different methods for the deception optimization problem, i.e., convexification relaxation approach (CRA) and Lagrangian relaxation approach (LRA), respectively. For both CSI cases, a closed-form solution to the considered CI-based deception scheme is obtained. Simulation results validate the superiority of the proposed approach over traditional secure precoding schemes, and also demonstrate the significant computation efficiency improvements for the proposed algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle