To Jam or Not to Jam in Gaussian MIMO Wiretap Channels ?: Invited Paper
Notice bibliographique
Résumé
The popular technique of secure signaling over Gaussian MIMO wiretap channels, which makes use of artificial noise (AN) to increase secrecy rates, is considered. First, we briefly review the current state of affairs in this area and then provide new analytical results and insights on the usefulness of AN (jamming) to boost secrecy rates. The settings considered here go beyond the total transmit power constraint and include a number of additional constraints, such as interference (cognitive radio) and energy-harvesting constraints, for which the feasible set is not isotropic anymore so that the standard tools of the analysis cannot be used. By closely examining optimal precoding for the information-bearing and AN signals, we identify a number of cases where it is optimal to transmit no artificial noise at all (so that all the transmit power goes to the information-bearing signal). These cases include a fixed (no fading) MIMO WTC with single eavesdropper (for which we give a direct matrix-theoretic proof using novel matrix inequalities), multi-eavesdropper (com-pound) degraded and reversely-degraded channels, and multi-eavesdropper channels where there exists a dominant eavesdropper (for which we give a precise definition) or when the eavesdroppers collude. To improve secrecy rates by using AN, one has to look elsewhere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».