Hiding the wireless communication by transmitter Alice to intended receiver Bob from a capable and attentive adversary Willie has been widely studied under the moniker "covert communications". However, when such covert communication is done in the presence of allowable system communications, there has been little study of both hiding the signal and preserving the performance of those allowable communications. Here, by treating Alice, Bob, and Willie as a generator, decoder, and discriminator neural network, we perform joint training in an adversarial setting to yield a covert communication scheme that can be added to any normal autoencoder. The method does not depend on the characteristics of the cover signal or the type of channel and it is developed for both single-user and multi-user systems. Numerical results indicate that we are able to establish a reliable undetectable channel between Alice and Bob, regardless of the cover signal or type of fading, and that the signal causes almost no disturbance to the ongoing normal operation of the system.


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自动编码器是一种人工神经网络,用于以无监督的方式学习有效的数据编码。自动编码器的目的是通过训练网络忽略信号“噪声”来学习一组数据的表示(编码),通常用于降维。与简化方面一起,学习了重构方面,在此,自动编码器尝试从简化编码中生成尽可能接近其原始输入的表示形式,从而得到其名称。基本模型存在几种变体,其目的是迫使学习的输入表示形式具有有用的属性。自动编码器可有效地解决许多应用问题,从面部识别到获取单词的语义。
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