在移动边缘计算（MEC）系统中部署大规模天线,能够有效提高传输速率和能源利用效率,从而提高系统的卸载效率,降低时延。然而,随着大规模多输入多输出技术（MIMO）的引入,卸载过程中的信息泄露问题直接影响系统的信息安全。同时,随着工业物联网业务的多样化,对业务状态更新的信息新鲜度要求也日益提高。针对以上两个问题,本文从大规模MIMO-MEC系统物理层安全节能和业务状态更新的信息新鲜度两个方面展开研究。首先,针对大规模MIMO-MEC系统计算卸载安全节能问题展开研究。用户在进行计算卸载时容易受到恶意用户干扰及窃听威胁。大规模MIMO技术能有效减少干扰,其与物理层安全技术结合能有效的防止窃听,因此本文将大规模MIMO和物理层安全技术应用到MEC系统中,在保证卸载安全的基础上,通过联合优化用户的发射功率、卸载方式以及卸载速率,最小化系统总能耗。仿真结果表明,在保证信息安全的前提下,当任务量达到5×105比特时,大规模MIMO-MEC相比MIMO-MEC,系统的能量效率提高了30%。其次,考虑工业控制等业务对状态信息新鲜度的严格要求,信息年龄（AoI）作为信息新鲜度的度量指标,得到了广泛研究。因此本文对大规模MIMO-MEC系统下AoI性能进行研究。由于网络具有流量突发等特性,采用传统的排队论在性能分析时存在精度和扩展性不足的问题,而随机网络演算能够充分模拟网络流量的到达特性,并允许一定的违背概率超出网络的性能边界。相比排队论,随机网络演算更能准确的描述随机的到达过程和服务过程。因此,本文利用随机网络演算（SNC）来分析大规模MIMO-MEC中的AoI性能。理论分析表明采用大规模MIMO技术使得状态更新的AoI降低,并且当天线数达到100时,AoI逐渐趋于最优值。最后通过仿真结果验证了理论分析的正确性。