論文の概要: Non-Adaptive Coding for Two-Way Wiretap Channel with or without Cost Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13881v1
- Date: Sat, 21 Oct 2023 01:05:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 01:44:24.080887
- Title: Non-Adaptive Coding for Two-Way Wiretap Channel with or without Cost Constraints
- Title（参考訳）: コスト制約を伴わない二方向ワイアタップチャネルの非適応符号化
- Authors: Masahito Hayashi, Yanling Chen,
- Abstract要約: 本研究では,2方向ワイヤタップチャネル(TW-WC)と外部盗聴器(Eavesdropper)の秘密化結果について,強い秘密化基準の下で検討した。
我々は,TW-WCの秘密容量領域について,強い関節および個別の秘密容量制約の下で内部境界を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.65636963872864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper studies the secrecy results for the two-way wiretap channel (TW-WC) with an external eavesdropper under a strong secrecy metric. Employing non-adaptive coding, we analyze the information leakage and the decoding error probability, and derive inner bounds on the secrecy capacity regions for the TW-WC under strong joint and individual secrecy constraints. For the TW-WC without cost constraint, both the secrecy and error exponents could be characterized by the conditional R\'enyi mutual information in a concise and compact form. And, some special cases secrecy capacity region and sum-rate capacity results are established, demonstrating that adaption is useless in some cases or the maximum sum-rate that could be achieved by non-adaptive coding. For the TW-WC with cost constraint, we consider the peak cost constraint and extend our secrecy results by using the constant composition codes. Accordingly, we characterize both the secrecy and error exponents by a modification of R\'enyi mutual information, which yields inner bounds on the secrecy capacity regions for the general discrete memoryless TW-WC with cost constraint. Our method works even when a pre-noisy processing is employed based on a conditional distribution in the encoder and can be easily extended to other multi-user communication scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2方向ワイヤタップチャネル (TW-WC) と外部盗聴器の秘密化結果について,強い秘密化基準の下で検討する。
非適応符号化を用いることで、情報漏洩と復号エラー確率を分析し、強い結合および個別の秘密制約の下でTW-WCの秘密容量領域の内部境界を導出する。
コスト制約のないTW-WCでは、秘密とエラー指数の両方が簡潔でコンパクトな条件付きR'enyi相互情報によって特徴づけられる。
また、いくつかの特別なケースでは秘密容量領域と合計容量領域が確立され、適応がいくつかのケースでは役に立たないことや、非適応的な符号化によって達成できる最大総和レートが証明される。
コスト制約のあるTW-WCでは、コスト制約のピークを考慮し、定数合成符号を用いて機密性を拡張する。
そこで我々は,一般離散メモリレスTW-WCの秘密容量領域に内部境界を生じさせるR'enyi相互情報の修正により,秘密度と誤り指数の両方を特徴付ける。
本手法は,エンコーダの条件分布に基づいて事前ノイズ処理を行った場合でも動作し,他のマルチユーザ通信シナリオに容易に拡張できる。
関連論文リスト
- Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。
抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。
本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z) - Rectified Diffusion Guidance for Conditional Generation [62.00207951161297]
CFGの背後にある理論を再検討し、組合せ係数の不適切な構成(すなわち、広く使われている和対1バージョン)が生成分布の期待シフトをもたらすことを厳密に確認する。
本稿では,誘導係数を緩和したReCFGを提案する。
このようにして、修正された係数は観測されたデータをトラバースすることで容易に事前計算でき、サンプリング速度はほとんど影響を受けない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T13:41:32Z) - Fixed-Budget Differentially Private Best Arm Identification [62.36929749450298]
差分プライバシー制約下における固定予算制度における線形包帯のベストアーム識別(BAI)について検討した。
誤差確率に基づいてミニマックス下限を導出し、下限と上限が指数関数的に$T$で崩壊することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T09:23:25Z) - Bounded and Unbiased Composite Differential Privacy [25.427802467876248]
差分プライバシ(DP)の目的は、隣接する2つのデータベース間で区別できない出力分布を生成することにより、プライバシを保護することである。
既存のソリューションでは、後処理やトランケーション技術を使ってこの問題に対処しようとしている。
本稿では,合成確率密度関数を用いて有界および非偏りの出力を生成する新しい微分プライベート機構を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-04T04:43:47Z) - On the Complexity of Differentially Private Best-Arm Identification with
Fixed Confidence [16.295693624977563]
我々は、$epsilon$-global Differential Privacyの下で、信頼度を固定したベストアーム識別の問題について検討する。
われわれの限界は、プライバシー予算によって2つのプライバシー体制が存在することを示唆している。
我々はトップ2アルゴリズムの$epsilon$-global DP変種であるAdaP-TTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T13:07:25Z) - Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with
$f$-Differential Privacy [51.11280118806893]
サーバが複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整する,フェデレートされたデータ分析問題を考える。
有限出力空間を有する離散値機構の局所的差分プライバシー保証を$f$-differential privacy (DP) レンズを用いて検討する。
より具体的には、様々な離散的評価機構の厳密な$f$-DP保証を導出することにより、既存の文献を前進させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-19T16:58:53Z) - Short Blocklength Wiretap Channel Codes via Deep Learning: Design and
Performance Evaluation [5.203329540700176]
情報理論セキュリティ保証の下で,ガウス通信路の短ブロック長符号を設計する。
オートエンコーダを介して信頼性制約を処理し、ハッシュ関数による秘密制約を処理します。
ブロック長が16以下の場合、正解率の誤差の確率をシミュレーションにより評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-07T17:52:46Z) - Unpaired Adversarial Learning for Single Image Deraining with Rain-Space
Contrastive Constraints [61.40893559933964]
我々は,CDR-GAN という名称の GAN フレームワークにおいて,比較学習手法により,経験者の相互特性を探索する有効な非経験的 SID 手法を開発した。
提案手法は, 合成および実世界の両方のデータセットにおいて, 既存の非対効果のデラミニング手法に対して良好に動作し, 完全教師付きモデルや半教師付きモデルよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-07T10:00:45Z) - Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Trilemma [19.399122892615573]
分散学習における2つの大きな課題は、ローカルサンプルのプライバシを保持し、それらを中央サーバに効率的に伝達することである。
我々は、最適なプライバシーと通信効率を同時に達成する新しい符号化・復号機構を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T22:43:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。