基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法

摘要：

针对移动边缘计算(MEC)中用户的卸载任务及卸载频率可能使用户被攻击者锁定的问题,该文提出一种基于k-匿名的隐私保护计算卸载方法.首先,该方法基于用户间卸载任务及其卸载频率的差异性,提出隐私约束并建立基于卸载频率的隐私保护计算卸载模型;然后,提出基于模拟退火的隐私保护计算卸载算法(PCOSA)求得最优的k-匿名分组结果和组内各任务的隐私约束频率;最后,在卸载过程中改变用户原始卸载频率满足隐私约束,最小化终端能耗.仿真结果表明,PCOSA算法能找出用户所处MEC节点下与用户卸载表现最相近的k个用户形成匿名集,有效保护了所有用户隐私.

关键词：移动边缘计算、计算卸载、卸载决策、隐私保护、k-匿名

所属期刊栏目：43

分类号：TN918;TP393

资助基金：国家重点研发计划网络空间安全专项;国家自然科学基金创新群体项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：892-899