基于强化学习的智能电网多接入边缘计算的位置隐私保护

摘要：

文章以智能电网多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC)中的移动终端电动汽车为主要研究对象,提出了一种既能满足系统能耗的计算卸载,又能实现对用户的位置隐私进行保护的方案.该方案以强化学习Q-learning算法为基础,根据MEC部署模式建立MEC计算卸载位置隐私保护模型,用户可根据隐私保护需求设置隐私保护强度,选择较远的MEC服务器进行计算卸载,在保证较低的系统能耗的情况下能够对自己的位置隐私进行保护.实验结果表明,所提出的地理位置隐私保护方案对保护用户的位置隐私具有良好的效果,并且用户可以根据个人的位置隐私保护需求调整保护程度达到不同的保护目的.

关键词：计算卸载、位置隐私保护、强化学习

所属期刊栏目：21

分类号：TN929

资助基金：国家自然科学基金61972148

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：47-53