信息流的信息论、概率论与可猜测性度量的代数基础
信息论
2011-01-19 v1 math.IT
摘要
在定量信息流领域，已有多种数学思想被研究。信息论、概率论和可猜测性是大多数方案中的主要思想。它们分别旨在量化泄露了多少信息、猜测秘密的可能性有多大以及猜测秘密需要多长时间。在本文中，我们展示了信息格如何为所有这些方法提供有价值的基础；它不仅为这些思想提供了优雅的代数框架，而且有助于研究它们之间的关系。特别地，我们将利用这个格来证明一些结果，建立不同定量方法之间的序关系对应。本文还研究了这些结果对社区近期工作的影响。虽然本文侧重于信息格的基础重要性，但其实际相关性最近已得到证明，特别是在Linux内核漏洞的定量分析中。总体而言，我们相信这些工作为将信息格确立为定量信息流的主要参考结构之一奠定了基础。
引用
@article{arxiv.1101.3453,
title = {Algebraic Foundations for Information Theoretical, Probabilistic and Guessability measures of Information Flow},
author = {Pasquale Malacaria},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.3453},
year = {2011}
}