論文の概要: Variational Secret Common Randomness Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02048v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 14:22:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.161403
• Title: Variational Secret Common Randomness Extraction
• Title（参考訳）: 変分秘密共通乱数抽出
• Authors: Xinyang Li, Vlad C. Andrei, Peter J. Gu, Yiqi Chen, Ullrich J. Mönich, Holger Boche,
• Abstract要約: 本研究では,Alice と Bob の2つの正統派による相関したランダムソースから共通乱数性(CR)や秘密鍵を抽出する問題について,盗聴器 Eve の存在下での公開討論を通して検討した。 まず、Alice氏とBob氏は、確率論的ニューラルネットワーク(NN)エンコーダを用いて、観測結果を離散的、ほぼ均一な確率変数(RV)に高整合確率でマッピングする。 第2段階では、コードオフセット構成を用いたセキュアなスケッチにより、エンコーダの出力を同一秘密鍵に調整し、VPQの目的によって秘密が保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.319927578257726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the problem of extracting common randomness (CR) or secret keys from correlated random sources observed by two legitimate parties, Alice and Bob, through public discussion in the presence of an eavesdropper, Eve. We propose a practical two-stage CR extraction framework. In the first stage, the variational probabilistic quantization (VPQ) step is introduced, where Alice and Bob employ probabilistic neural network (NN) encoders to map their observations into discrete, nearly uniform random variables (RVs) with high agreement probability while minimizing information leakage to Eve. This is realized through a variational learning objective combined with adversarial training. In the second stage, a secure sketch using code-offset construction reconciles the encoder outputs into identical secret keys, whose secrecy is guaranteed by the VPQ objective. As a representative application, we study physical layer key (PLK) generation. Beyond the traditional methods, which rely on the channel reciprocity principle and require two-way channel probing, thus suffering from large protocol overhead and being unsuitable in high mobility scenarios, we propose a sensing-based PLK generation method for integrated sensing and communications (ISAC) systems, where paired range-angle (RA) maps measured at Alice and Bob serve as correlated sources. The idea is verified through both end-to-end simulations and real-world software-defined radio (SDR) measurements, including scenarios where Eve has partial knowledge about Bob's position. The results demonstrate the feasibility and convincing performance of both the proposed CR extraction framework and sensing-based PLK generation method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AliceとBobの2つの正統派による相関したランダムソースから共通ランダム性(CR)や秘密鍵を抽出する問題について,eavesdropper,Eveの存在下での公開討論を通して検討する。 実用的な2段階CR抽出フレームワークを提案する。 最初の段階では、変動確率量子化(VPQ)ステップが導入され、AliceとBobは確率的ニューラルネットワーク(NN)エンコーダを使用して、情報漏洩を最小化しながら、その観測結果を離散的でほぼ均一な確率変数(RV)にマップする。 これは、変動学習目標と敵対的訓練を組み合わせることで実現される。 第2段階では、コードオフセット構成を用いたセキュアなスケッチにより、エンコーダの出力を同一の秘密鍵に調整し、VPQの目的によって機密性が保証される。 代表的な応用として,物理層鍵(PLK)の生成について検討する。 チャネルの相互性原理に頼り、双方向のチャネル探索を必要とする従来の手法以外にも、Alice と Bob で測定された対距離角(RA)マップが相関情報源となる、統合センシング・通信(ISAC)システムのためのセンシングベース PLK 生成手法を提案する。 このアイデアは、エンド・ツー・エンドのシミュレーションと実世界のソフトウェア定義ラジオ(SDR)の測定の両方を通じて検証され、イヴがボブの位置について部分的に知識を持っているシナリオを含む。 その結果,提案したCR抽出フレームワークとセンサベースPLK生成手法の有効性と妥当性を示す。

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