Randomized convolutional and concatenated codes for the wiretap channel
Hat dinlemeli kanallar için rasgeleleştirilmiş kıvrımlı ve uç uça eklemelı kodlar
- Tez No: 444663
- Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA METE DUMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Kablosuz ağlar dışa açık olan yapıları ile gizli dinleme gibi saldırılara maruz kalmaktadır. Dolayısı ile, güvenlik bu tip ağlarda üzerinde durulması gereken en zorlu işlerden biridir. Bu konuyu incelemek için, biz bilgi kuramsal yaklaşımları kullandık ve rasgeleleştirilmiş kodlama yöntemleri geliştirdik. Geliştirdiğimiz yöntemler Wyner'in yaklaşımlarına benzemektedir ve esas alıcıda mesajın doğru bir şekilde alınması koşulu ile gizli dinleyicinin kafasının karıştırılması esasına dayanmaktadır. İlk olarak kıvrımlı kodları rasgeleleştirilmiş kodlama şeması üzerine uyguladık. Kodun ikili karşılığının bu uygulamadaki kritik önemine değindik ve kıvrımlı kodun ikili karşılığını sistematik bir biçimde elde ettik. Toplanır beyaz Gauss gürültüsü (AWGN) kanalı ve ikili simetrik kanalı için standart ve standart altı çözücüler önerdik. Bu çözücülerin performans sınırlarını ise en büyük olabilirlik (ML) çözücülerinin kodlanmış sistemlerdeki mevcut alt ve üst sınırlarını genişleterek elde ettik. Ayrıca, listelemeli bir çözücü ile standart altı çözücülerin performansını iyileştirdik. Verdiğimiz bir çok örnek ile gösterdik ki rasgeleleştirilmiş kıvrımlı kodlar sonucu giderilen güvenlik açığı mevcut kodlama yöntemleriyle kıyas edilebilecek düzeydedir. Güvenlik açığını kapatmak yani sistem performansını daha ileriye taşımak için, uç uca eklenmiş kodlama yaklaşımını rasgeleleştirilmiş kodlama şeması üzerine uyguladık. Bu yaklaşımlar seri ve paralel uç uça eklenmiş kıvrımlı kodları ve kıvrımlı kodlu düşük yoğunluklu üretici matrisin seri olarak uç uça eklenmesini kapsamaktadır. Tüm bu çözümler için, düşük karmaşıklığa sahip yinelemeli çözücüler önerdik ve hat dinlemeli kanallardaki performanslarını güvenlik seviyeleri açısından değerlendirdik. Elde ettiğimiz nümerik sonuçlar göstermektedir ki rasgeleleştirilmiş ve seri olarak uç uça eklenmiş kıvrımlı kodlar en iyi performansı göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Wireless networks are vulnerable to various kinds of attacks such as eavesdropping because of their open nature. As a result, security is one of the most important challenges that needs to be addressed for such networks. To address this issue, we utilize information theoretic secrecy approach and develop randomized channel coding techniques akin to the approach proposed by Wyner as a general method for confusing the eavesdropper while making sure that the legitimate receiver is able to recover the transmitted message. We first study the application of convolutional codes to the randomized encoding scheme. We argue how dual of a code plays a major role in this construction and obtain dual of a convolutional code in a systematic manner. We propose optimal and sub-optimal decoders for additive white Gaussian noise (AWGN) and binary symmetric channels and obtain bounds on the decoder performance extending the existing lower and upper bounds on the error rates of coded systems with maximum likelihood (ML) decoding. Furthermore, we apply list decoding to improve the performance of the sub-optimal decoders. We demonstrate via several examples that security gaps achieved by the randomized convolutional codes compete favorably with some of the existing coding methods. In order to improve the security gap hence the system performance further, we develop concatenated coding approaches applied to the randomized encoding scheme as well. These include serial and parallel concatenated convolutional codes and serial concatenation of a low density generator matrix code with a convolutional code. For all of these solutions low-complexity iterative decoders are proposed and their performance in the wiretap channel is evaluated in terms of the security gap. Numerical examples show that for certain levels of confusion at the eavesdropper, randomized serially concatenated convolutional codes offer the best performance.
Benzer Tezler
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Evrişimsel sinir ağları kullanılarak video tabanlı izole işaret dili tanıma
Video-based isolated sign language recognition using convolutional neural networks
ALİ AKDAĞ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER KAAN BAYKAN
- Ensemble and deep learning on astronomical data with different modalities
Astronomik veride farklı kiplerle topluluk öğrenmesi ve derin öğrenme
FATMA KUZEY EDEŞ HUYAL
Doktora
İngilizce
2023
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ONUR KAHYA
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- OFDM tabanlı temel bant WIMAX fiziksel katman vericinin FPGA üzerinde gerçeklenmesi
Implementation of OFDM based WIMAX physical layer baseband transmitter on FPGA
AHMET TANSU AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT KARTAL
- Covıd-19 servislerinde görev yapan sağlık çalışanlarının ses sinyallerinden olası anksiyetelerinin makine öğrenmesi yöntemi ile belirlenmesi
The determination of possible anxiety by machine learning method from sound signals healthcare staff members who work at covid-19 clinics
MEHMET YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL TURHAN