In this paper, we consider the problem of guessing a sequence subject to a distortion constraint. Specifically, we assume the following game between Alice and Bob: Alice has a sequence $\bx$ of length $n$. Bob wishes to guess $\bx$, yet he is satisfied with finding any sequence $\hat{\bx}$ which is within a given distortion $D$ from $\bx$. Thus, he successively submits queries to Alice, until receiving an affirmative answer, stating that his guess was within the required distortion. Finding guessing strategies which minimize the number of guesses (the \emph{guesswork}), and analyzing its properties (e.g., its $\rho$--th moment) has several applications in information security, source and channel coding. Guessing subject to a distortion constraint is especially useful when considering contemporary biometrically--secured systems, where the "password" which protects the data is not a single, fixed vector but rather a \emph{ball of feature vectors} centered at some $\bx$, and any feature vector within the ball results in acceptance. We formally define the guessing problem under distortion in \emph{four different setups}: memoryless sources, guessing through a noisy channel, sources with memory and individual sequences. We suggest a randomized guessing strategy which is asymptotically optimal for all setups and is \emph{five--fold universal}, as it is independent of the source statistics, the channel, the moment to be optimized, the distortion measure and the distortion level.


翻译:在本文中, 我们考虑在扭曲限制下猜测序列的问题 。 具体地说, 我们假设爱丽丝和鲍勃之间的游戏: 爱丽丝有一个序列 $\ bx$, 长度为 美元。 鲍勃想要猜测$\ bx$, 但是他满足于从$\ bx$ 找到任何序列 $\ hat xx} 美元, 这在特定扭曲范围内 $\ bx$ 。 因此, 他接连向爱丽丝提出询问, 直至得到肯定的答复, 声明他的猜测在所需的扭曲范围之内。 找到可以将猜数( emph{ guesswork} 数目减少到最小值数( $\ bx{ guesswork} 的策略 。 在信息安全、 来源和渠道中, 测量一个扭曲值不是单一的、 固定的矢量 。 测量数据不是单一的矢量, 以某位的源数( ) 以及球内的任何特性矢量( 例如, road_ ) 的源( ) ) 正式地) 、 表示一个不同的记忆的源( 我们的排序 、 将一个不同的源) 、 和整个的顺序 定义一个不同的记忆的 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
84+阅读 · 2021年12月9日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10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
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Warped Dynamic Linear Models for Time Series of Counts
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员