End-to-end lärande av kommunikationssystem med neurala nätverk och särskilt autoencoders är en framväxande forskningsriktning som vunnit popularitet under det senaste året. I detta tillvägagångssätt, neurala nätverk lär sig att samtidigt optimera kodning och avkodning funktioner för att etablera tillförlitlig meddelandeöverföring. I detta dokument utsträcks denna tankegång till kommunikationsscenarier där en tjuvlyssnare vidare måste hållas okunnig om kommunikationen. Sekretessen för överföringen uppnås genom att använda en modifierad säker förlustfunktion baserad på korsentropi som kan implementeras med toppmoderna maskininlärningsbibliotek. Denna säkra förlust funktion metod tillämpas i en Gaussian avlyssning kanal setup, som det visas att neurala nätverket lär sig en avvägning mellan tillförlitlig kommunikation och informationssekretess genom kluster lärda konstellationer. Som ett resultat av detta kan en tjuvlyssnare med högre ljud inte längre skilja mellan symbolerna.
På samma sätt används neurala nätverk som föreslås i REF för att optimera kodnings- och avkodningsfunktionerna, och för att lära sig avvägningen mellan tillförlitlig kommunikation och informationssekretess för att skilja tjuvlyssnare.
Deep Learning for the Gaussian Wiretap Channel
{'venue': 'ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': 'ICC 2019 - 2019 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}