近年来,随着网络技术的不断发展,网络中用户数量不断增长,用户需求也逐渐增多,面对这一问题,人们提出移动边缘计算的概念,并逐渐发展为5G（Fifth Generation,5G）的关键技术之一。边缘计算节点部署在更靠近用户的位置,可以解决时延过长和汇聚流量过大等问题。然而,边缘节点的分布式部署以及计算任务在多节点间的卸载传输,易造成能量消耗的增加,同时网络中数据任务长距离传输易造成较大的信号泄露,降低网络整体安全性能。如何在保证用户时延和服务质量（Quality of service,Qo S）需求的基础上,降低边缘计算网络的能量消耗,提升网络安全性能,成为边缘计算应用的重要挑战之一。为此,论文首先在本-边-云协同模型中引入任务分割并行传输的理念,用户端将任务按一定规则进行分割,分割后的任务块同时传输至多节点处理,任务并行传输可有效降低网络时延。其次,在任务分割并行传输的本-边-云协同模型基础上,提出了一种基于能量消耗最小化的多节点协作计算卸载方法。支持本地用户将计算任务分割后并行卸载至多个边缘节点或云端节点。卸载方法以网络能耗最小化为目标函数,综合考虑了网络时延和Qo S需求,并将优化过程转换为一个整数线性规划问题,采用分支定界方法实现目标优化。仿真分析表明,多节点协作计算卸载方法相比于传统计算卸载方法有效的降低了网络能耗,同时保证了更多任务量的执行。最后,考虑信号在多节点间长距离传输信息泄露严重的问题,在本-边-云协同模型的基础上,提出了一种多节点协作安全传输方法,对直接传输,放大转发与解码转发传输方式进行选择。以网络整体安全容量为优化目标,采用0-1整数规划算法对用户端分割后任务的传输方式与路径进行选择,同时综合考虑网络能耗,确定任务分配情况。结果分析表明,在多节点协作安全传输方案中,用户可以根据节点位置,用户需求等,灵活选择多种传输方式协同处理,在提升安全性能同时降低了网络能耗。