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Information theory and reinforcement learning of mixed covert and non-covert wireless networks

Abdelaziz Bounhar

Published Dec 6, 2024• 0 citations
Publisher

Abstract

Théorie de l'information et apprentissage par renforcement appliqués aux réseaux sans fil intégrant des utilisateurs furtifs et non-furtifs Bien que les algorithmes de cryptographie garantissent la sécurité des données transmises, ils s'avèrent souvent inadaptés pour les dispositifs de l'Internet des objets (IoT) en raison de leurs capacités de traitement limitées et de leur autonomie restreinte. Face à ces défis, les techniques de sécurité couche physique, notamment les communications furtives, se présentent comme une solution prometteuse pour sécuriser les communications des IoT. Malgré son fort potentiel, la recherche actuelle sur les communications furtives s'est majoritairement concentrée sur des systèmes exclusivement composés d'utilisateurs furtifs. Cette thèse comble ce gap en explorant les limites fondamentales des systèmes de communication réunissant ces deux types d'utilisateurs, et démontre quand et comment les utilisateurs non furtifs peuvent contribuer à l'amélioration des communications furtives. De surcroît, nous précisons le taux exact de clé secrète nécessaire pour assurer une communication furtive à un débit donné, enrichissant ainsi les résultats antérieurs sur les configurations à utilisateur unique et à utilisateurs multiples. Dans un autre volet de cette thèse, nous examinons l'approche cœur des systèmes de communication modernes, qui sont davantage plus axés sur la sémantique et les objectifs. Nous identifiant les schémas de codage optimaux qui respectent cette exigence. Ces résultats théoriques sont validés par des techniques d'apprentissage profond, montrant que la communication sémantique furtive est garantie uniquement lorsque les contraintes théoriques établies sont respectées. Enfin, nous élargissons notre champ de recherche aux configurations incluant des utilisateurs furtifs et non furtifs dans des réseaux à accès multiple non orthogonal dans un canal à bruit blanc additif gaussien. En exploitant l'apprentissage par renforcement, nous développons des politiques d'allocation de ressources efficaces, optimisant les performances dans ces environnements complexes, tout en prenant en compte des contraintes réelles telles que l'information imparfaite sur l'état des canaux et les limitations énergétiques.

DOI
10.70675/f9afa67bzfc94z4c01z9992za4da7b6e5bd5

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L'étude des communications furtives, aussi connues sous le nom de communications avec faible probabilité de détection, a connu un regain d'intérêt dans la communauté Théorie de l'Information dans les années passées. Depuis que Bash et al. ont montré en 2012 que les communications point-à-point sous contrainte de furtivité obéissent à une loi en racine carrée, le nombre de contributions dans ce domaine n'a cessé de croître. Dans cette thèse, deux nouveaux problèmes de communications furtives sont présentés. Premièrement, les communications furtives sur les liens point-à-point sont étudiées quand l'adversaire observe uniquement une fraction des sorties de canal pour essayer de détecter la communication. Une borne de faisabilité pour une longueur finie de blocs est obtenue pour ce problème. Deuxièmement, le problème d'introduction d'information furtive dans un code de broadcast existant est présenté. Etant donné un code de broadcast pour transmettre de l'information à deux récepteurs, le but de cette étude est de déterminer le nombre maximum de bits d'information qui peuvent être envoyés de manière fiable à l'un des récepteurs tout en étant furtifs pour l'autre récepteur. Pour ce problème, une borne de faisabilité et une borne d'impossibilité sont obtenues dans le régime asymptotique pour une classe particulière de canaux, i.e., les canaux symétriques. Ces deux bornes caractérisent le nombre maximal de bits d'information qui peuvent être introduits de manière furtive dans le code de broadcast donné pour des canaux symétriques.

•Sep 17, 2019•0 citations

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•Jun 26, 2023•0 citations

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