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Enregistrement W4312708751 · doi:10.1049/cmu2.12445

Distributed secure transmission for covert communication under multi‐user network

2022· article· en· W4312708751 sur OpenAlexfundno aff
Ying Huang, Jing Lei

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Communication Security Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceCovertCollusionComputer networkComputer securityTransmission (telecommunications)Covert channelRobustness (evolution)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to counter the double attack with wardens and eavesdroppers in the practical scenario, a distributed transmission scheme with security and covertness is proposed, which combines coding techniques and transmission protocol. The covert message is encoded by rateless codes and transmitted embedded in normal frames. The security is based on the random essence of rateless coding, and the covertness is achieved by ignoring the error frames and maintaining the signal waveform. The inter‐collusion between multiple wardens and eavesdroppers greatly increases the potential security hazards, which is first discussed in this paper. The authors can counter the inter‐collusion attack by adjusting the ratio of covert frame transmission in the distributed transmission scheme with security and covertness. Compared with the related work, this paper has many advantages, such as good robustness, lower extra complexity, and the insurance of the performance for both normal message and covert message. The analysis and simulation results show that our distributed transmission scheme with security and covertness can achieve both covertness and security based on the effective design under the existing communication system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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