論文の概要: Secure Rate-Distortion-Perception: A Randomized Distributed Function Computation Approach for Realism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20245v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 06:47:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.997562
- Title: Secure Rate-Distortion-Perception: A Randomized Distributed Function Computation Approach for Realism
- Title（参考訳）: セキュアな速度歪み知覚:実数論のためのランダム化された分散関数計算手法
- Authors: Gustaf Åhlgren, Onur Günlü,
- Abstract要約: 圧縮されたデータが公開通信チャネルを介して送信されると、セキュリティリスクが出現する。
ノイズのないチャンネルとブロードキャスティングチャンネルの両方で、無視できない情報漏洩の下でセキュアに研究する。
この結果から,ランダムなビンニングに基づく符号化は,高い秘密度,低歪み,高知覚品質を同時に達成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.141945506223323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fundamental rate-distortion-perception (RDP) trade-offs arise in applications requiring maintained perceptual quality of reconstructed data, such as neural image compression. When compressed data is transmitted over public communication channels, security risks emerge. We therefore study secure RDP under negligible information leakage over both noiseless channels and broadcast channels, BCs, with correlated noise components. For noiseless channels, the exact secure RDP region is characterized. For BCs, an inner bound is derived and shown to be tight for a class of more-capable BCs. Separate source-channel coding is further shown to be optimal for this exact secure RDP region with unlimited common randomness available. Moreover, when both encoder and decoder have access to side information correlated with the source and the channel is noiseless, the exact RDP region is established. If only the decoder has correlated side information in the noiseless setting, an inner bound is derived along with a special case where the region is exact. Binary and Gaussian examples demonstrate that common randomness can significantly reduce the communication rate in secure RDP settings, unlike in standard rate-distortion settings. Thus, our results illustrate that random binning-based coding achieves strong secrecy, low distortion, and high perceptual quality simultaneously.
- Abstract（参考訳）: 基本速度歪み知覚(RDP)トレードオフは、ニューラル画像圧縮のような再構成データの知覚的品質を維持する必要があるアプリケーションで生じる。
圧縮されたデータが公開通信チャネルを介して送信されると、セキュリティリスクが出現する。
そこで我々は,無雑音チャンネルと放送チャンネル,BC,および相関雑音成分の双方に対して,無視可能な情報漏洩の下でセキュアなRCPについて検討した。
ノイズのないチャネルでは、正確なセキュアなRDP領域が特徴付けられる。
BC については、内部境界が導出され、より有能な BC のクラスに対して厳密であることが示されている。
さらに、この厳密なRDP領域に対して、無制限な共通乱数性を持つソースチャネル符号化が最適であることが示されている。
さらに、エンコーダとデコーダの両方がソースと相関する側情報にアクセスでき、チャネルがノイズのない場合には、正確なRDP領域を確立する。
ノイズレス設定においてデコーダのみに相関した側情報がある場合、領域が正確である特別なケースと共に内部境界を導出する。
バイナリとガウスの例は、標準的なレート歪みの設定とは異なり、セキュアなRDP設定における共通ランダム性によって通信速度が大幅に低下することを示した。
この結果から,ランダムな双対符号化は高い秘密性,低歪み,高知覚品質を同時に達成できることを示す。
関連論文リスト
- Rateless DeepJSCC for Broadcast Channels: a Rate-Distortion-Complexity Tradeoff [29.652183083806776]
本稿では、レートレス符号に基づくノン非線形トランスフォーメーションレスソースチャネル符号化(NTR SCC)を提案する。
我々はデコーダ側情報を活用する不平等な保護手法を開発し、レートレスパラメータのエンドツーエンド最適化を可能にする近似を考案する。
我々のフレームワークは、異種受信機が受信したレートレスシンボルの数を適応的に調整し、信念の伝播において繰り返しを復号することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-23T06:25:39Z) - Randomized Distributed Function Computation (RDFC): Ultra-Efficient Semantic Communication Applications to Privacy [7.255894982283692]
我々は,受信機が入力データのランダム化関数を生成するのに十分な情報を送信できるような,ランダム化分散関数計算(RDFC)フレームワークを確立する。
セキュリティとプライバシの制約は、一般的にランダム化ステップを必要とするため、このモデルに自然に適合することを示す。
我々はRDFCをプライバシを考慮した分散計算システムのためのエネルギー効率の高いセマンティック通信戦略として位置づけた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-10T12:23:50Z) - Joint Source-Channel-Generation Coding: From Distortion-oriented Reconstruction to Semantic-consistent Generation [58.67925548779465]
本稿では,知覚的再構成から確率的生成へ焦点を移す新しいパラダイムとして,JSCGC(Joint Source-Channel-Generation Coding)を提案する。
JSCGCは意味的品質と意味的忠実性を大幅に改善し、従来の歪み指向J SCC法よりも大幅に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-19T08:12:47Z) - In-Context Source and Channel Coding [12.557918082908545]
本稿では,送信機を変更せずにSSCCロバスト性を向上する受信側In-Context Decoding(ICD)フレームワークを提案する。
ICDは信頼性誘導ビットフリップにより信頼度の高い候補プールを構築し、コンパクトだが多様な候補のサブセットをサンプリングし、LLMベースの算術デコーダを適用して、復元とシーケンスレベルのログライクな条件の両方を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-15T10:37:57Z) - SING: Semantic Image Communications using Null-Space and INN-Guided Diffusion Models [52.40011613324083]
近年, 無線画像伝送において, 共用音源チャネル符号化システム (DeepJSCC) が顕著な性能を発揮している。
既存の手法では、送信された画像とレシーバーの再構成されたバージョンとの間の歪みを最小限に抑えることに重点を置いており、しばしば知覚的品質を見落としている。
逆問題として,破損した再構成画像から高品質な画像の復元を定式化する新しいフレームワークであるSINGを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-16T12:32:11Z) - Task and Perception-aware Distributed Source Coding for Correlated Speech under Bandwidth-constrained Channels [3.674863913115431]
AR/VRアプリケーションは、信頼できない帯域幅制限のチャネル上で複数のリソース制約されたデバイスから相関した高忠実度音声をリアルタイムに伝送する必要がある。
既存のオートエンコーダベースの音声源符号化法では,以下の組み合わせに対処できない。
中央受信機に送信される相関音声源に対して,ニューラル分散主成分分析(NDPCA)を用いた分散音源符号化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T04:57:29Z) - Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side
Information [6.411633100057159]
本稿では,受信側のみに相関する側情報が存在する場合,ノイズの多い無線チャネル上での低遅延画像伝送について検討する。
本稿では,デコーダのみの側情報をレシーバ側の複数段階に組み込んだ新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-06T15:17:45Z) - Uncertainty-Aware Source-Free Adaptive Image Super-Resolution with Wavelet Augmentation Transformer [60.31021888394358]
Unsupervised Domain Adaptation (UDA)は、現実世界の超解像(SR)における領域ギャップ問題に効果的に対処できる
本稿では,画像SR(SODA-SR)のためのSOurce-free Domain Adaptationフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T03:14:44Z) - Deep Reinforcement Learning for IRS Phase Shift Design in
Spatiotemporally Correlated Environments [93.30657979626858]
本稿では,チャネル相関と目的地動きを考慮したディープアクター批判アルゴリズムを提案する。
チャネルが時間的に相関している場合、コンバージェンスを抑制する方法において、関数近似を伴う状態表現にSNRを組み込むことが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-02T22:07:36Z) - Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under
Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。
提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。
実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-04T15:46:48Z)
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。