We consider the problem of authenticated communication over a discrete arbitrarily varying channel where the legitimate parties are unaware of whether or not an adversary is present. When there is no adversary, the channel state always takes a default value $s_0$. When the adversary is present, they may choose the channel state sequence based on a non-causal noisy view of the transmitted codewords and the encoding and decoding scheme. We require that the decoder output the correct message with a high probability when there is no adversary, and either output the correct message or reject the transmission when the adversary is present. Further, we allow the transmitter to employ private randomness during encoding that is known neither to the receiver nor the adversary. Our first result proves a dichotomy property for the capacity for this problem -- the capacity either equals zero or it equals the non-adversarial capacity of the channel. Next, we give a sufficient condition for the capacity for this problem to be positive even when the non-adversarial channel to the receiver is stochastically degraded with respect to the channel to the adversary. Our proofs rely on a connection to a standalone authentication problem, where the goal is to accept or reject a candidate message that is already available to the decoder. Finally, we give examples and compare our sufficient condition with other related conditions known in the literature


翻译:我们考虑在离散任意变化信道上的认证通信问题,其中合法通信方无法知道对手是否存在。当没有对手时,信道状态始终取默认值$s_0$。当对手存在时,他们可以根据非因果的、包含噪声的传输码字观测以及编解码方案来选择信道状态序列。我们要求:在没有对手时,解码器以高概率输出正确消息;当对手存在时,解码器要么输出正确消息,要么拒绝传输。此外,我们允许发射机在编码过程中使用私有随机性,这些随机性既不被接收机也不被对手所知。我们的第一个结果证明了该问题容量的二分性质——容量要么为零,要么等于信道的非对抗容量。其次,我们给出了一个充分条件,使得即使到接收机的非对抗信道相对于到对手的信道在随机退化意义上更差时,该问题的容量仍为正数。我们的证明依赖于与一个独立认证问题的关联,在该问题中目标是接受或拒绝解码器已获得的候选消息。最后,我们给出示例,并将我们的充分条件与文献中已知的其他相关条件进行比较。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】随机模型基础,815页pdf
专知会员服务
105+阅读 · 2023年5月10日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月24日
VIP会员
最新内容
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
9+阅读 · 6月5日
相关VIP内容
【2023新书】随机模型基础,815页pdf
专知会员服务
105+阅读 · 2023年5月10日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员