論文の概要: Local Information-Theoretic Security via Euclidean Geometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13661v1
- Date: Wed, 15 Oct 2025 15:19:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.733148
- Title: Local Information-Theoretic Security via Euclidean Geometry
- Title(参考訳): ユークリッド幾何学による局所情報理論セキュリティ
- Authors: Emmanouil M. Athanasakos, Nicholas Kalouptsidis, Hariprasad Manjunath,
- Abstract要約: 本稿では,ユクリッド情報理論に基づく手法を提案し,メモリレス通信路上でのセキュア通信の局所特性について検討する。
我々は,情報漏洩を盗聴者の情報効率と秘密メッセージの最大一般化コストの両方を分析した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a methodology based on Euclidean information theory to investigate local properties of secure communication over discrete memoryless wiretap channels. We formulate a constrained optimization problem that maximizes a legitimate user's information rate while imposing explicit upper bounds on both the information leakage to an eavesdropper and the informational cost of encoding the secret message. By leveraging local geometric approximations, this inherently non-convex problem is transformed into a tractable quadratic programming structure. It is demonstrated that the optimal Lagrange multipliers governing this approximated problem can be found by solving a linear program. The constraints of this linear program are derived from Karush-Kuhn-Tucker conditions and are expressed in terms of the generalized eigenvalues of channel-derived matrices. This framework facilitates the derivation of an analytical formula for an approximate local secrecy capacity. Furthermore, we define and analyze a new class of secret local contraction coefficients. These coefficients, characterized as the largest generalized eigenvalues of a matrix pencil, quantify the maximum achievable ratio of approximate utility to approximate leakage, thus measuring the intrinsic local leakage efficiency of the channel. We establish bounds connecting these local coefficients to their global counterparts defined over true mutual information measures. The efficacy of the proposed framework is demonstrated through detailed analysis and numerical illustrations for both general multi-mode channels and the canonical binary symmetric wiretap channel.
- Abstract(参考訳): 本稿ではユークリッド情報理論に基づく手法を導入し、離散メモリレス通信路におけるセキュア通信の局所的特性について検討する。
我々は,情報漏洩と秘密メッセージを符号化する情報コストの両方に明示的な上限を課しながら,正当なユーザの情報レートを最大化する制約付き最適化問題を定式化する。
局所幾何学的近似を利用して、この本質的に非凸問題は、トラクタブルな二次計画構造に変換される。
この近似問題を管理する最適ラグランジュ乗算器は線形プログラムを解くことで発見できることが示されている。
この線形プログラムの制約はKarush-Kuhn-Tucker条件から導かれ、チャネル由来行列の一般化固有値の項で表される。
この枠組みは、近似局所秘密容量に関する解析公式の導出を容易にする。
さらに,新たに秘密局所収縮係数のクラスを定義し,解析する。
これらの係数は行列鉛筆の最大一般化固有値として特徴づけられ、近似効用の最大到達率と近似リーク率を定量化することにより、チャネルの固有局所リーク効率を測定する。
我々は、これらの局所係数を真の相互情報測度上で定義された大域的係数に接続する境界を確立する。
提案手法の有効性は,汎用マルチモードチャネルと正準二成分対称ワイヤタップチャネルの両方に対して,詳細な解析および数値図解によって実証される。
関連論文リスト
- Robust Tangent Space Estimation via Laplacian Eigenvector Gradient Orthogonalization [48.25304391127552]
データ多様体の接空間を推定することは、データ解析の基本的な問題である。
局所接空間推定を導くために,データのグローバル構造を利用したラプラシアン固有ベクトル勾配直交化法(LEGO)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-02T17:59:45Z) - Verification of Geometric Robustness of Neural Networks via Piecewise Linear Approximation and Lipschitz Optimisation [57.10353686244835]
我々は、回転、スケーリング、せん断、翻訳を含む入力画像の幾何学的変換に対するニューラルネットワークの検証の問題に対処する。
提案手法は, 分枝・分枝リプシッツと組み合わせたサンプリングおよび線形近似を用いて, 画素値に対する楽音線形制約を求める。
提案手法では,既存の手法よりも最大32%の検証ケースが解決されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-23T15:02:09Z) - Generalization Bounds of Surrogate Policies for Combinatorial Optimization Problems [53.03951222945921]
我々はスムーズな(摂動された)ポリシーを解析し、線形オラクルが使用する方向に対して制御されたランダムな摂動を付加する。
我々の主な貢献は、過剰リスクを摂動バイアス、統計的推定誤差、最適化誤差に分解する一般化境界である。
車両のスケジューリングやスムーズ化がトラクタブルトレーニングと制御された一般化の両方を可能にしていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T12:00:30Z) - Statistical Advantages of Oblique Randomized Decision Trees and Forests [0.0]
リッジ関数のフレキシブル次元縮小モデルクラスに対して一般化誤差と収束率を求める。
軸方向のモンドリアン木のリスクに対する低い境界は、これらの線形次元減少モデルに対してこれらの推定値が最適であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-02T17:35:22Z) - Local Approximation of Secrecy Capacity [0.0]
圧縮速度と秘密保持制約を考慮した少量の情報を効率よく送信するシナリオについて検討する。
情報理論問題を線形代数問題に変換し、秘密性が達成可能な摂動確率分布を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T07:07:13Z) - Non-degenerate Marginal-Likelihood Calibration with Application to Quantum Characterization [0.0]
我々は,ケネディ・オハガン(KOH)ベイズ的枠組みの中で,新たな限界化可能性戦略を提案する。
我々の方法は、元のものと異なる正確な可能性を定義するが、関連するすべての情報を保存している。
ローレンス・リバモア国立研究所(Lawrence Livermore National Laboratory)の超伝導量子装置のキャラクタリゼーションに応用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T04:39:18Z) - A Framework for Analyzing Cross-correlators using Price's Theorem and
Piecewise-Linear Decomposition [5.094549132183797]
本稿では,片方向線形関数の混合を用いて構築したクロスコレレータを解析できる汎用的な数学的枠組みを提案する。
最も有望なクロスコレレータのいくつかは、Huberの損失関数、マージンプロパゲーション(MP)関数、log-sum-exp(LSE)関数に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T19:03:27Z) - Optimal oracle inequalities for solving projected fixed-point equations [53.31620399640334]
ヒルベルト空間の既知の低次元部分空間を探索することにより、確率観測の集合を用いて近似解を計算する手法を検討する。
本稿では,線形関数近似を用いた政策評価問題に対する時間差分学習手法の誤差を正確に評価する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T20:19:32Z) - Asymptotic Analysis of an Ensemble of Randomly Projected Linear
Discriminants [94.46276668068327]
[1]では、ランダムに投影された線形判別式のアンサンブルを用いてデータセットを分類する。
我々は,計算コストのかかるクロスバリデーション推定器の代替として,誤分類確率の一貫した推定器を開発する。
また、実データと合成データの両方で投影次元を調整するための推定器の使用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-17T12:47:04Z) - Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks [70.15611146583068]
有限幅2層ReLUネットワークの解析のための凸解析手法を開発した。
正規化学習問題に対する最適解が凸集合の極点として特徴づけられることを示す。
高次元では、トレーニング問題は無限に多くの制約を持つ有限次元凸問題としてキャストできることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T23:05:33Z)
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。