【摘 要】
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通信和物联网技术的发展与普及,为新兴事物的产生供了条件,实时处理的需求也随之产生,自动驾驶、虚拟/增强现实（VR/AR）等应用需要在毫秒级的时间内得到计算结果。而传统的云计算模式由于受到地理位置的限制,在时延上无法满足实时任务的需求。因此,边缘计算（Edge Computing）概念被出,将计算资源下沉至网络边缘侧。用户将计算任务卸载到就近的边缘服务器上处理,可以在一定程度上缩短数据的传输时延,高
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通信和物联网技术的发展与普及,为新兴事物的产生供了条件,实时处理的需求也随之产生,自动驾驶、虚拟/增强现实（VR/AR）等应用需要在毫秒级的时间内得到计算结果。而传统的云计算模式由于受到地理位置的限制,在时延上无法满足实时任务的需求。因此,边缘计算（Edge Computing）概念被出,将计算资源下沉至网络边缘侧。用户将计算任务卸载到就近的边缘服务器上处理,可以在一定程度上缩短数据的传输时延,高服务质量（Quality of Service,Qo S）。然而,边缘计算卸载仍然面临着一些挑战,网络边缘计算资源受限,不同边缘服务器之间性能存在差异。因此,不同卸载策略对改善服务质量影响很大,如何设计一个高效的卸载策略成为边缘计算的首要问题。另外,卸载数据中包含大量用户隐私,如何保障用户隐私安全成为边缘计算领域中不可忽视的问题。本文围绕上述问题,对边缘计算卸载策略展开研究,主要工作如下:首先,介绍了边缘计算卸载相关理论,应用领域、系统架构以及卸载性能指标,阐述了卸载粒度概念,分析了卸载过程中常见的安全威胁和隐私保护手段。其次,针对升服务质量问题,以多终端-多边缘服务器为卸载场景,本文出了一种基于细粒度的边缘计算卸载策略。目前的边缘计算卸载大多以整体任务为卸载单位,本文将整体任务拆分为若干具有依赖关系的子任务,可以增加任务内部并行计算的可能,从而进一步缩短边缘计算的处理时延。并且,在细化任务粒度的基础上,卸载模型充分考虑了终端能耗、用户花销以及均衡负载因素,从多角度升服务质量。通过非线性更新粒子群算法对卸载模型求解,仿真实验结果表明,基于细粒度的边缘计算卸载策略相对于整体卸载在各项指标上都表现较优。最后,针对卸载过程中的隐私安全问题,本文出一种基于隐私保护的边缘计算卸载策略。使用k-匿名技术,通过建立泛化树,对卸载数据中的准标识信息进行隐匿处理,确保每个等价类中存在k条数据,切断用户和隐私信息之间的联系,减小了恶意攻击者锁定用户的概率。同时,在卸载模型中引入隐私熵,增加数据分布在不同边缘服务器上的混乱程度,从而高卸载过程中隐私数据的安全性。本文使用KL散度评价指标,度量卸载策略与随机卸载分布之间的差值,可以进一步衡量卸载模型的隐私保护效果。通过深度强化学习对卸载模型求解,仿真结果表明,隐私保护卸载模型在保证时延和能耗的同时,实现了一定程度上的用户隐私保护,验证了基于隐私保护的边缘计算卸载策略的有效性。
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