정보의 구조에 대한 심층 분석
연속 확률 변수에 대한 정보량 측정은 이론적으로 무한대가 될 수 있으며, 이는 손실 함수와 행동 공간의 선택에 따라 달라진다. 그러나 부분적 정보에 대한 정보량 측정은 유한할 수 있다.
정확한 정보를 제공하는 불일치 복호화 채널에서의 교대 최대화 알고리즘
불일치 복호화 채널에서 교대 최대화 알고리즘을 제안하여 효율적으로 불일치 용량을 계산할 수 있다.
정규 왜곡-속도 문제에 대한 Shannon 하한
Shannon 하한은 정규 왜곡-속도 문제에서 중요한 기여를 해왔다. 이 논문은 평균 제곱 오차 왜곡 하에서의 Shannon 하한을 검토하고, 특히 Berger의 기술에 초점을 맞추고 있다. 또한 Gray-Wyner 네트워크가 이러한 하한이 알려진 설정에 추가되었다.
정보 누출 지표의 점근적 행동
정보 이론적 누출 지표는 관찰된 변수 Y를 통해 비밀 변수 X에 대해 누출되는 정보량을 정량화한다. 이러한 지표는 X에 대한 정보를 보호하고자 하는 시스템에서 적대자가 Y에 접근할 때 프라이버시를 평가하는 데 사용될 수 있다. 전역 정보 이론적 누출 지표는 Y 관찰에 의해 누출되는 전체 정보량을 정량화하는 반면, 점별 지표는 특정 실현 y에 대한 누출을 함수로 정의하여 누출이 랜덤 변수가 되도록 한다. 우리는 적대자가 많은 수의 독립적이고 동일하게 분포된 Y 실현을 관찰할 때의 필수적인 점근적 행동을 공식화한다. 이를 바탕으로 점별 및 전역 누출 지표에 대한 축적적 접근법을 제안하고, 이러한 지표가 원하는 점근적 행동을 따르도록 증명한다. 또한 점별 및 전역 지표 모두에서 관찰 증가에 따른 프라이버시 저하가 최소 Chernoff 정보에 의해 지배되는 지수 함수적 속도로 발생한다는 것을 보인다.
정보 유출에 대한 일반화된 공리적 접근법
이 논문에서는 Kolmogorov-Nagumo f-평균을 사용하여 개인 시스템의 비밀을 추론하는 적대자를 포함하도록 양적 정보 흐름(QIF) 프레임워크를 확장합니다. 이를 통해 일반화된 사전 및 사후 취약성 개념과 이러한 f-평균 기반 취약성이 서로 어떻게 상호 작용하는지를 설명하는 일반화된 공리적 관계를 도출합니다.
정보 분해를 위한 명시적 공식
이 논문은 부분 정보 분해(PID)를 위한 명시적 공식을 제안하고, 이 공식이 기존의 공리와 속성을 모두 만족시킨다는 것을 보여줍니다.
최대 추측 누출
추측 작업을 통한 정보 누출을 정의하고 분석하였다. 특히 관찰된 Y에 대한 X의 무작위 함수의 추측 작업의 곱셈적 감소를 최대 추측 누출로 정의하였다. 또한 단일 실현 y의 누출을 포착하는 점별 최대 추측 누출을 연구하였다. 이러한 누출 측정치에 대한 폐쇄형 표현을 얻었으며, 이를 통해 추측 작업과 차등 프라이버시 간의 연결고리를 밝혀냈다.
임의의 폴란드 알파벳 소스에서 공통 무작위성 생성
임의의 분포를 가진 폴란드 알파벳 소스에서 노이즈 채널을 통해 통신하는 두 터미널이 최소한의 통신으로 높은 확률의 공통 무작위 변수를 생성할 수 있는 상한과 하한을 제시한다.
근접 최적 극성 유사 코드의 일반화된 복호화
본 연구는 극성 유사 코드의 검출되지 않은 오류율과 블록 오류율 간의 상충관계를 활용할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 이는 모든 연속 취소(SC) 기반 복호화 방법과 호환되며 코드북 확률이라는 새로운 근사치에 의존한다. 이 근사치는 SC 복호화 일정을 따르는 복호화 알고리즘의 동적을 모방하는 보조 분포에 기반한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프레임워크가 동적 동결 비트를 가진 극성 유사 코드에 대한 Forney의 일반화된 복호화 규칙의 최신 근사치를 능가한다는 것을 보여준다. 또한 제안된 일반화된 복호화를 사용하는 동적 Reed-Muller(RM) 코드는 CRC 연접 극성 코드가 SCL로 복호화되는 것보다 BLER과 UER 모두에서 크게 뛰어난 성능을 보인다.
두 개의 매개변수를 가진 엔트로피와 그 근본적인 특성
이 논문은 Sharma-Mittal 엔트로피를 수정하여 일반화된 Tsallis 엔트로피로 정의하였다. 이를 통해 정보 이론적 특성들, 예를 들어 부가성, 부분 가산성, 강한 부분 가산성, 합집합 볼록성, 정보 단조성 등을 도출하였다.
