論文の概要: Dual MINE-based Neural Secure Communications under Gaussian Wiretap Channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12918v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 15:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:52:42.803205
• Title: Dual MINE-based Neural Secure Communications under Gaussian Wiretap Channel
• Title（参考訳）: ガウスワイヤタップチャネルにおけるデュアルMINEベースのニューラルセキュア通信
• Authors: Jingjing Li and Zhuo Sun and Lei Zhang and Hongyu Zhu
• Abstract要約: 本研究では,二重相互情報ニューラル推定(MINE)に基づくニューラルセキュア通信モデルを提案する。 我々のモデルのセキュリティ性能は、盗聴者が自分自身でデコーダを学習するか、あるいは法的デコーダを使用するかによって保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.295410015140735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, some researches are devoted to the topic of end-to-end learning a physical layer secure communication system based on autoencoder under Gaussian wiretap channel. However, in those works, the reliability and security of the encoder model were learned through necessary decoding outputs of not only legitimate receiver but also the eavesdropper. In fact, the assumption of known eavesdropper's decoder or its output is not practical. To address this issue, in this paper we propose a dual mutual information neural estimation (MINE) based neural secure communications model. The security constraints of this method is constructed only with the input and output signal samples of the legal and eavesdropper channels and benefit that training the encoder is completely independent of the decoder. Moreover, since the design of secure coding does not rely on the eavesdropper's decoding results, the security performance would not be affected by the eavesdropper's decoding means. Numerical results show that the performance of our model is guaranteed whether the eavesdropper learns the decoder himself or uses the legal decoder.
• Abstract（参考訳）: 近年,ガウスワイヤタップチャネル下でのオートエンコーダに基づく物理層セキュア通信システムのエンド・ツー・エンド学習に関する研究が行われている。 しかし、それらの作品では、正当な受信機だけでなく、盗聴器の必要な復号出力を通じて、エンコーダモデルの信頼性とセキュリティを学びました。 実際、既知のeavesdropperのデコーダやその出力の仮定は実用的ではない。 この問題に対処するため,本稿では2つの相互情報ニューラル推定(MINE)に基づくニューラルセキュア通信モデルを提案する。 この方法のセキュリティ制約は、法的および盗聴器チャネルの入出力信号サンプルでのみ構築され、エンコーダのトレーニングがデコーダから完全に独立しているという利点があります。 また、安全な符号化の設計は、盗聴者の復号結果に依存しないため、盗聴者の復号手段によるセキュリティ性能の影響を受けない。 数値計算の結果,eavesdropperが自身で復号器を学習するか,法定復号器を使用するかが保証された。

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