一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案

本发明涉及卸载方案，具体为一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案。

背景技术：

1、自动驾驶、虚拟现实等新兴应用的计算需求量大且对实时性要求高，多接入边缘计算(multi-access edge computing,mec)是支撑此类应用的关键。移动设备可通过将本地计算任务卸载至多个边缘服务节点，并根据服务节点的算力差异、空闲情况等，弹性调整任务分配，进而实现快速、高效的分布式任务处理。然而，随着移动设备和边缘服务节点数量的增加，用户需求和节点算力的分布状况变得更加复杂多样，导致网络整体的任务分割难度增加，无线窃听、隐私泄露等问题加剧。

2、无线卸载过程同时面临窃听与隐私泄露问题，且两者紧密耦合，因此，单独关注某一问题的解决方案不能有效满足其整体性能需求。已有研究提出安全速率约束下的位置隐私保护手段，并提出lyapunov优化算法，可实现兼顾安全与隐私的联合资源适配。但是，多用户、多节点的联合无线卸载过程更加复杂，例如，单用户单节点卸载时，主要考虑卸载比例、任务类型、传输功率等因素，而多用户、多节点联合卸载时，还涉及用户与节点之间的适配等，目前兼顾无线传输安全和边缘隐私保护的多节点无线卸载方案还非常缺乏。

3、因此，本专利提出一种针对多用户多节点的并行卸载方案，旨在保障用户隐私和安全的同时，提高网络整体效率。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，具备兼顾多用户、多节点卸载中的隐私和安全保护，综合考虑mec节点平均算力、移动设备平均产生任务量、移动设备数目、边缘服务节点数目等参数，更能有效应对多样化的卸载场景等优点，解决了上述背景技术中所提出的问题。

3、(二)技术方案

4、本发明提供如下技术方案：一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，该卸载方案适用于多用户、多节点联合无线卸载场景，移动设备可连接多个边缘服务节点，同时或分时向边缘节点卸载任务，或接收回传的计算结果；边缘服务节点可同时或分时接受来自不同移动设备的计算任务，或将计算结果发送给相应的移动设备；网络选取可信度高的边缘服务器作为中心服务器，负责收集网络数据、形成卸载策略、调度其他边缘节点完成边缘计算任务。

5、优选的，在每个时隙tn开始的时刻，移动设备生成dn数目的计算任务，其中，dn∈{0,1,…,dmax}，dmax表示移动设备在一个时隙内可以产生的最大任务量；同时，缓存模块中存储上个时隙遗留的bn数目的待处理任务，其中，bn∈{0,1,…,bmax}，bmax为缓冲区的最大任务容量，这些任务需要在当前时隙与新任务一起处理，即当前时隙待处理的计算任务总数为dn+bn；时隙tn内的无线信道增益表示为hn。

6、优选的，调度模块基于收集到的决策参数sn＝(dn,bn,hn)，形成任务处理方案an并进行分割和调度计算任务：调用本地处理单元处理ln数目的任务，将rn数目的任务卸载到边缘服务器，将剩余qn＝(dn+bn-rn-ln)数目的任务在缓存中排队缓存等待下一个时隙进行处理，根据无线信道增益hn选择是否添加c(c≥0)数目的假任务数据，以增强隐私信息保护，即an＝(qn,ln,rn)；同时，估算安全卸载速率，以保障无线传输安全。

7、优选的，移动设备用户将计算任务卸载到mec节点时，服务节点可以监控用户卸载任务数量，根据历史特征推断设备使用者正在处于何种应用程序，进而综合推断使用模式隐私；另一方面，信道状态往往受移动设备到边缘节点的距离影响，服务节点可以很轻易的得到用户的位置特征，如果多个服务节点相互串通，还可以根据用户对不同时间段内对不同服务节点的卸载选择推断得到用户的历史运动轨迹，窃取用户的位置隐私。

8、优选的，为同时保护移动设备在无线卸载过程的传输安全和隐私信息，本提出如下联合卸载方案：

9、(1)为避免位置隐私泄露，移动设备将任务拆解为多份，发送给多个不同的边缘节点，当信道状态不理想时，额外采用调整卸载比例和发布冗余假任务的混淆方法来保护位置隐私；

10、(2)为避免使用模式隐私泄露，移动设备向任意一个边缘节点卸载任务时，尽可能丰富任务类型，提高隐私信息熵，通过增加不确定度来混淆恶意服务节点；

11、(3)在没有真正任务被卸载的情况下，增加一定数量的假任务，并通过赋予假任务一定的隐私权重，提升卸载方案的隐私等级；

12、(4)为避免无线窃听，根据每条链路可承载的平均安全容量调整其卸载速率。

13、优选的，综合考虑mec卸载过程中的无线安全和多种类型隐私保护两类问题，以用户时延和能耗综合开销最小为目标，为大规模异构边缘计算网络下多用户多节点异构网络并行卸载场景提供了卸载方案。

14、与现有技术相比，本发明提供了一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，具备以下有益效果：

15、1、该兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，综合考虑mec卸载过程中的无线安全和多种类型隐私保护两类问题，以用户时延和能耗综合开销最小为目标，为大规模异构边缘计算网络下多用户多节点异构网络并行卸载场景提供了卸载方案，本发明可以实现在多用户多节点的场景下，兼顾了对于隐私与安全的保护，所提协作并行方案相比非协作方案具备更好的能耗和时延表现，且在节点与设备数量比值越高的场景下该优势越明显。

16、2、该兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，通过调整mec节点平均算力，在网络算力充裕时，本方案的系统性能优于非协作式方案；调整设备平均产生任务量，在任务产生量相同且网络空闲算力充足的情况下，本方案总是优于非协作式方案；调整移动设备数量和mec节点数量，本方案适用于移动设备数量与mec节点数量接近时的场景，其综合性能表现优于非协作式方案。

技术特征：

1.一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：该卸载方案适用于多用户、多节点联合无线卸载场景，移动设备可连接多个边缘服务节点，同时或分时向边缘节点卸载任务，或接收回传的计算结果；边缘服务节点可同时或分时接受来自不同移动设备的计算任务，或将计算结果发送给相应的移动设备；网络选取可信度高的边缘服务器作为中心服务器，负责收集网络数据、形成卸载策略、调度其他边缘节点完成边缘计算任务。

2.根据权利要求1所述的一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：在每个时隙tn开始的时刻，移动设备生成dn数目的计算任务，其中，dn∈{0,1,…,dmax}，dmax表示移动设备在一个时隙内可以产生的最大任务量；同时，缓存模块中存储上个时隙遗留的bn数目的待处理任务，其中，bn∈{0,1,…,bmax}，bmax为缓冲区的最大任务容量，这些任务需要在当前时隙与新任务一起处理，即当前时隙待处理的计算任务总数为dn+bn；时隙tn内的无线信道增益表示为hn。

3.根据权利要求1所述的一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：调度模块基于收集到的决策参数sn＝(dn,bn,hn)，形成任务处理方案an并进行分割和调度计算任务：调用本地处理单元处理ln数目的任务，将rn数目的任务卸载到边缘服务器，将剩余qn＝(dn+bn-rn-ln)数目的任务在缓存中排队缓存等待下一个时隙进行处理，根据无线信道增益hn选择是否添加c(c≥0)数目的假任务数据，以增强隐私信息保护，即an＝(qn,ln,rn)；同时，估算安全卸载速率，以保障无线传输安全。

4.根据权利要求1所述的一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：移动设备用户将计算任务卸载到mec节点时，服务节点可以监控用户卸载任务数量，根据历史特征推断设备使用者正在处于何种应用程序，进而综合推断使用模式隐私；另一方面，信道状态往往受移动设备到边缘节点的距离影响，服务节点可以很轻易的得到用户的位置特征，如果多个服务节点相互串通，还可以根据用户对不同时间段内对不同服务节点的卸载选择推断得到用户的历史运动轨迹，窃取用户的位置隐私。

5.根据权利要求1所述的一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：为同时保护移动设备在无线卸载过程的传输安全和隐私信息，本提出如下联合卸载方案：

6.根据权利要求1所述的一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，其特征在于：综合考虑mec卸载过程中的无线安全和多种类型隐私保护两类问题，以用户时延和能耗综合开销最小为目标，为大规模异构边缘计算网络下多用户多节点异构网络并行卸载场景提供了卸载方案。

技术总结
本发明涉及卸载方案技术领域，且公开了一种兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，该卸载方案适用于多用户、多节点联合无线卸载场景，移动设备可连接多个边缘服务节点，同时或分时向边缘节点卸载任务，或接收回传的计算结果；边缘服务节点可同时或分时接受来自不同移动设备的计算任务，或将计算结果发送给相应的移动设备等该兼顾隐私和保密特性的并行卸载方案，综合考虑MEC卸载过程中的无线安全和多种类型隐私保护两类问题，以用户时延和能耗综合开销最小为目标，为大规模异构边缘计算网络下多用户多节点异构网络并行卸载场景提供了卸载方案，本发明可以实现在多用户多节点的场景下，兼顾了对于隐私与安全的保护。

技术研发人员：李娜,孙扬,王凡,陶小峰,徐瑨
受保护的技术使用者：北京邮电大学深圳研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13