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具有隐私保护效果的在线隐私感知计算卸载算法

2021-04-19 | rar | 2.05 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  随着移动边缘计算( Mobile edge computing,MEC)和无线充电技术( Wireless power transmission,WPT)的诞生和发展,越来越多的计算任务被卸载至MEC服务器以进行处理,并借助WPT技术为终端设备供电,以缓解终端设备计算能力受限和设备能耗过高的问题。由于卸载的任务和数据往往携带用户个人使用习惯等信息,因此将任务卸載到MEC服务器进行处理会导致新的隐私泄露问题。针对上述问题,文中首先对计算任务的隐私量进行定义,并设计了能够降低用户在MEC服务器累积隐私量的虚拟任务映射机制;然后,综合考虑映射机制与隐私约朿的优化,提出了一种具有隐私保护效果的在线隐私感知计算卸载算法;最后,对仿真结果进行分析发现,所提卸载方法能够使用户累积隐私量保持在隐私阈值内,达到了隐私保护的效果,同时提高了系统计算速率,降低了用户计算时延。

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