核弹首认证协议中的隐私量化
摘要：核武器的国际验证是一个实际问题，保护核弹头信息的机密性至关重要。我们提出一种措施，可以使武器持有人以技术中立的方式评估所提议协议的隐私性。我们表明，这个问题可以归约为“自然”和“纠正”学习。自然学习可以在不假设检查员的情况下计算，而纠正学习则考虑了检查员的先验知识。自然学习为弹头持有人提供了所提议协议泄露的信息的有用下界。通过数值例子，我们证明所提议的措施与最大后验概率估计的准确性相关性更好。
作者：Ruaridh. R Macdonald and R. Scott Kemp
论文ID：1811.10375
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2018-11-27