We introduce a gossip-like protocol for covert message passing between Alice and Bob as they move in an area watched over by a warden Willie. The area hosts a multitude of Internet of (Battlefield) Things (Io\b{eta}T) objects. Alice and Bob perform random walks on a random regular graph. The Io\b{eta}T objects reside on the vertices of this graph, and some can serve as relays between Alice and Bob. The protocol starts with Alice splitting her message into small chunks, which she can covertly deposit to the relays she encounters. The protocol ends with Bob collecting the chunks. Alice may encode her data before the dissemination. Willie can either perform random walks as Alice and Bob do or conduct uniform surveillance of the area. In either case, he can only observe one relay at a time. We evaluate the system performance by the covertness probability and the message passing delay. In our protocol, Alice splits her message to increase the covertness probability and adds (coded) redundancy to reduce the transmission delay. The performance metrics depend on the graph, communications delay, and code parameters. We show that, in most scenarios, it is impossible to find the design parameters that simultaneously maximize the covertness probability and minimize the message delay.


翻译:当爱丽丝和鲍勃在威利典狱长所监视的区域移动时,我们为爱丽丝和鲍勃之间的暗中传递信息引入了一个八卦般的协议。 该地区可以容纳大量( 巴特菲尔德) 事物( Io\ b{ eta}T) 对象。 爱丽丝和鲍勃在随机的普通图形中随机散步。 爱丽丝和鲍勃的天体位于此图的顶端, 有些可以作为爱丽丝和鲍勃之间的中继器。 协议从爱丽丝和鲍勃将她的信息分解成小块开始, 她可以将她的信息分解成小块, 并秘密存放到她遇到的中继器中。 协议最后, 鲍伯收集了块。 爱丽丝可以在传播前编码她的数据。 威丽丝可以像爱丽丝和鲍勃一样随机行走, 或者对区域进行统一的监视。 无论哪种情况, 他只能一次观察一个中继器。 我们用隐性概率来评估系统的表现, 并且可以作为爱丽丝和消息传递的延迟。 在我们的协议中, 分割她的信息可以增加隐蔽概率, 并增加( 编码) 冗余来减少传输延迟。 。 。 。 。 执行指标指标指标取决于图表, 我们同时显示最不可能的概率 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月31日
【NeurIPS2020-MIT】子图神经网络,Subgraph Neural Networks
专知会员服务
46+阅读 · 2020年9月28日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
73+阅读 · 2020年8月2日
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
151+阅读 · 2020年6月28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
104+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
深度强化学习实验室
9+阅读 · 2018年6月13日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
58+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月31日
【NeurIPS2020-MIT】子图神经网络,Subgraph Neural Networks
专知会员服务
46+阅读 · 2020年9月28日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
73+阅读 · 2020年8月2日
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
151+阅读 · 2020年6月28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
104+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
深度强化学习实验室
9+阅读 · 2018年6月13日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员