随着移动通信技术发展到第五代,虚拟/增强现实、自动驾驶汽车、触觉互联网、物联网等新的场景和应用不断涌现,导致人类社会对通信、计算等资源的需求大幅增加,对时延的要求也更为苛刻。为了满足上述场景和应用的各类需求,学术界提出了移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）技术,并持续推动技术应用。然而MEC的安全性阻碍了 MEC技术的发展和应用:边缘节点具有脆弱性和复杂性,导致传统安全机制难以在MEC网络中部署;用户大量敏感信息的访问权限使得边缘节点更容易引起外部恶意攻击者的注意。因此,安全领域的研究与应用具有十分重要的学术价值和现实意义,已成为近年来的研究热点之一。MEC网络中边缘节点的安全是保障用户数据安全的重要前提,用户使用不同应用时对安全的要求也存在差异,在进行计算任务负载卸载时需要选择相对安全的边缘计算节点以保证数据安全、保护隐私。此外,在MEC网络中,设备和应用的日志会持续记录网络的运行状况,如何高效地管理和分析纷繁复杂的各类日志数据以及时发现意外故障和安全威胁、评估网络安全态势也需要进行深入研究。本文的主要工作如下:第一,在云边协同的MEC网络场景中,提出了一种基于边缘节点可信性的卸载算法。首先综合考虑用户应用的安全性需求和边缘计算节点的可信度,对用户和边缘计算节点的历史数据进行预处理,使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）多分类算法训练卸载决策模型,然后使用相应的分类决策函数尽可能选择相对当前用户可信的边缘计算节点进行卸载。仿真结果表明,本文提出的可信节点卸载算法一定程度上兼顾了 MEC网络中任务卸载时的节点可信度与卸载开销。第二,在英伟达边缘计算平台上,搭建了一个基于日志分析的MEC网络安全保障平台。首先根据平台的工作内容分析了其总体需求;其次详细论述了平台总体设计,包括平台的业务流程和模块划分;再次根据每个模块的目标功能及彼此联系对各模块的架构及所采用的技术和框架进行了设计和介绍;最后在之前研究的基础上对各个模块进行了实现。本文搭建的平台能够对MEC网络中的各类日志进行有效地采集、处理、分析、存储、检索和展示,有效提高网络运维效率,发现网络安全威胁,降低网络维护成本,为评估边缘计算节点安全状态提供有力支撑。