【摘 要】
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的任务卸载可将移动设备的计算密集型或延迟敏感型任务迁移到边缘资源进行计算,以满足资源受限设备的低时延或低能耗需求。MEC服务器和周边空闲设备均可作为此过程中提供计算资源的MEC服务节点。为了进行高效的任务卸载,卸载策略的优化已成为近年来MEC领域的研究热点并取得了较好的成效。然而,仅有较少的工作关注到MEC服务节点是否可信的问题。
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的任务卸载可将移动设备的计算密集型或延迟敏感型任务迁移到边缘资源进行计算,以满足资源受限设备的低时延或低能耗需求。MEC服务器和周边空闲设备均可作为此过程中提供计算资源的MEC服务节点。为了进行高效的任务卸载,卸载策略的优化已成为近年来MEC领域的研究热点并取得了较好的成效。然而,仅有较少的工作关注到MEC服务节点是否可信的问题。与云计算相比,MEC服务节点具有身份复杂、动态性高等特点,导致服务节点的可信性无法保障。MEC服务节点的可信性包括两个方面:一方面,恶意的服务节点可能会获取并恶意地利用用户的敏感数据,威胁用户的数据安全性,即MEC服务节点的身份可信性问题;另一方面,服务节点可能出现未经同意就减少大量资源等扰乱环境的不端行为,导致低效的卸载环境,即MEC服务节点的行为可信性问题。针对上述问题,本文首先分别引入身份信任和行为信任去评估MEC服务节点的身份可信性与行为可信性,并建立了一种新型的信任评估机制;其次,基于信任评估的结果,以为用户选择降低时延或能耗的同时又可信的MEC服务节点为目标,提出了一种信任感知的任务卸载策略。论文的主要研究内容如下:(1)身份和行为信任评估机制的构建:针对身份信任,将用户与提供资源的设备拥有者在社交层建立的信任关系映射到设备层;针对行为信任,研究通过MEC服务节点的历史行为预测未来行为的方法。并针对加权求和评估方法中难以确定因子权重的问题,构建了基于机器学习的身份信任与行为信任评估机制。(2)信任感知的任务卸载策略的设计:基于研究内容(1)的评估结果,设计了信任感知的任务卸载策略,为用户选择在降低时延或能耗的同时又保证可信性的MEC服务节点。(3)原型仿真工具的设计与实现:设计并实现了信任感知的任务卸载仿真工具Edge Trust Sim,并通过降低时延、能耗以及任务的失败率等仿真实验说明了本文方法的可行性和有效性。
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