테이블 왼쪽 Abstract 및 I. Introduction 2) 시스템 모델 보안 및 개인 소스 코딩 지역 IV. Gaussian 소스 및 채널 V. Theorem 1에 대한 증거 인식 및 참조 V. 이론에 대한 증거 1 A. 이론 1에 대한 실현성 증명 우리는 [45, 섹션 1.6]에 설명된 단계를 따르는 실현성 증거를 위해 무작위 결합 (OSRB) 방법 [16], [43], [44]의 출력 통계를 활용합니다. 테스트 스케치 : (58) and (60) result in a communication (storage) rate 커뮤니케이션 (스토리지) 속도 Communication Rate: 개인 키 K가 동일하게 배포되고 원본 및 채널 무작위 변수와 독립적이기 때문에, 우리는 다음의 가상 시나리오를 고려하여 유출을 계산할 수 있습니다.We first assume for the virtual scenario that there is no private key such that the encoder output for the virtual scenario i Privacy Leakage Rate: 우리는 가상 시나리오에 대한 누출을 계산합니다.그런 다음, 언급 된 개인 키 속성과 52의 한 번 패딩 단계 때문에, 우리는 가상 시나리오에 대한 누출을 얻기 위해 계산된 누출에서 H(K) = nR0을 추출하여 원래 문제에 대한 누출을 얻을 수 있습니다.This leakage is derived from the sum of (59) and (60) if  → 0 when n → ∞. B. Theorem 1에 대한 Converse Proof 우리는 얻을 Privacy Leakage Rate: n(Rl + δn) 우리는 Secrecy Leakage Rate: 우리는 kardinality bound proofs를 위해 support lemma [48, Lemma 15.4]를 사용합니다, 이는 표준 단계이므로 우리는 증거를 놓치지 않습니다. Cardinality Bounds: 인식의 O. Gunlu와 R. F. Schaefer는 독일 연방 교육 및 연구부 (BMBF)의 기부금 16KIS1004에 의해 부분적으로 지원되었습니다.H. Boche는 기부금 16KISQ037K에 따라 기부금 16KISK002의 기부금을 통해 6G 커뮤니케이션 시스템 연구 허브 6G-life를 통해 BMBF에 의해 부분적으로 지원되었습니다.이 기부금은 독일 우수 전략 EXC-2092 CASA-390781972.H. V. Poor는 기부금 CCF-1908308에 따라 미국 국가 과학 재단 (NSF)에 의해 부분적으로 지원되었습니다. 참조 [1] D. Slepian and J. Wolf, “Related Information Sources Noise Coding,” IEEE Trans. inf. Theory, Vol. 19, No. 4, pp. 471-480, 1973년 7월. [2] A. El Gamal 및 Y.-H. Kim, 네트워크 정보 이론. 캠브리지, 영국 : 캠브리지 대학 기자, 2011. [3] A. Orlitsky and J. R. Roche, “Coding for computing,” IEEE Trans. Inf. Theory, Vol. 47, No. 3, pp. 903–917, 2001년 3월. [4] O. Gunlu, “비밀, 비밀, 왜곡 및 커뮤니케이션 제한의 기능 계산”, Entropy, Vol. 24, No. 1, 2022년 6월. [5] V. Prabhakaran and K. Ramchandran, “On secure distributed source coding,” in Proc. IEEE Inf. Theory Workshop, 타호 시티, CA, 2007년 9월, 442-447페이지 [6] D. Gunduz, E. Erkip, and H. V. Poor, “Secure lossless compression with side information,” in Proc. IEEE Inf. 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 저자 : (1) Onur Gunlu, 커뮤니케이션 엔지니어링 및 보안 회장, Siegen 대학 및 정보 코딩 부서, 전기 공학 부, Linkoping 대학 (onur.guenlue@uni-siegen.de); (2) Rafael F. Schaefer, 커뮤니케이션 엔지니어링 및 보안 부사장, Siegen 대학 (rafael.schaefer@uni-siegen.de); (3) Holger Boche, Theoretical Information Technology Chair, Munich Technical University, CASA: Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries Exzellenzcluster, Ruhr-Universitat Bochum, BMBF Research Hub 6G-Life, Munich Technical University (boche@tum.de); (4) H. Vincent Poor, 전기 및 컴퓨터 공학부, 프린스턴 대학 (poor@princeton.edu). Authors: (1) Onur Gunlu, 커뮤니케이션 엔지니어링 및 보안 회장, Siegen 대학 및 정보 코딩 부서, 전기 공학 부, Linkoping 대학 (onur.guenlue@uni-siegen.de); (2) Rafael F. Schaefer, 커뮤니케이션 엔지니어링 및 보안 부사장, Siegen 대학 (rafael.schaefer@uni-siegen.de); (3) Holger Boche, Theoretical Information Technology Chair, Munich Technical University, CASA: Cyber Security in the Age of Large-Scale Adversaries Exzellenzcluster, Ruhr-Universitat Bochum, BMBF Research Hub 6G-Life, Munich Technical University (boche@tum.de); (4) H. Vincent Poor, 전기 및 컴퓨터 공학부, 프린스턴 대학 (poor@princeton.edu). 
 
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