Deep Learning Based Secure MISO Transmission

计算机科学 人为噪声 保密 发射机 瑞利衰落 自编码 安全通信 安全传输 加密 物理层 传输(电信) 衰退 频道(广播) 算法 人工神经网络 人工智能 电信 计算机网络 无线 计算机安全
作者
Yash Fulwani,Shalini Thapar,Neetu Sood
出处
期刊:2020 5th International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS) 卷期号:: 1-5 被引量:1
标识
DOI:10.1109/icccs49678.2020.9277242
摘要

This paper investigates the secrecy parameter of the Multiple Input Single Output(MISO) system based on Unsupervised Deep Learning using an autoencoder fitted with a single antenna Eavesdropper. We worked on co-occurring physical layer illustration optimization via encryption and decryption procedures, having an end-to-end scenario of a transmitter having two antennas and a receiver having one antenna. During the work, the road of thinking was extended to the training schemes that performed more accurately than current-day schemes. In the communication scenario, a confusion matrix is given as an input to the Eavesdropper to keep it ignorant concerning the communication. The secrecy is achieved by optimizing the loss function using cross-entropy applied on the Rayleigh fading channel; thus, balance is maintained between a reliable association and data secrecy using spatial diversity and a confusion matrix. Therefore the Eavesdropper with higher noise is not able to decode the symbols correctly.
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