[发明专利]一种移动边缘计算中引入双子边缘的任务卸载框架方法

说明书

本发明公开了一种移动边缘计算中引入双子边缘的任务卸载框架方法，属于大数据技术领域，建立双子边缘的任务卸载框架，包括敏感度分析模块、卸载半可信对象选择模块、卸载可信对象选择模块、可信边缘域和半可信边缘域，解决了传统移动边缘计算中安全性差的技术问题，本发明可以在移动边缘计算的任务卸载中过程中，即为任务的卸载带来用户所需的低延时或低能耗，同时又保护了用户的数据的安全性。对于游戏、视频等应用中产生的携带的信息即使暴露后对用户造成的影响不大的任务，将这些任务卸载到半可信边缘域，享受低延时和低能耗的服务。

技术领域

本发明属于大数据技术领域，尤其涉及一种移动边缘计算中引入双子边缘的任务卸载框架方法。

背景技术

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为云计算的补充出现，将计算能力下沉到网络边缘，为用户带来更低延时的服务。云计算把握整体，聚焦于非实时、较长周期的数据的分析，而MEC更专注于局部，聚焦于实时、短周期的数据的分析。作为5G的核心技术之一，MEC发展前景广阔。同时，随着物联网的发展，将来接入网络的设备将会呈现巨量，为了减轻MEC服务器的压力，D2D(Device-to-Device)通信被引入，设备将不仅作为资源的使用者，也将作为资源的提供者。

移动边缘计算场景下，为我们带来了多种好处，但与此同时，移动终端将会面临更加复杂的情况，其中一个就是安全问题。基于MEC的通信过程中会涉及到众多的内容共享和计算的协作，因此用户的敏感信息的保护成为MEC发展过程中亟需解决的挑战之一。

移动边缘计算中的任务卸载是通过将计算密集型或延迟敏感型应用的任务卸载到附近的MEC服务器或周边空闲的设备上，使资源有限的移动设备可以减少执行时延以及设备能耗。对于一个确定要进行卸载的任务，面临的一个问题是决定该任务卸载到何处执行。目前，任务的卸载决策的目标主要分为降低时延、降低能量消耗以及权衡时延和能耗三种类型，为用户提供了低延时、低能耗的服务，满足了新兴的应用的要求。许多研究者就这个问题进行了研究，并提出了不同的优化算法和应用场景，在降低时延、降低能耗以及权衡时延和能耗的方面都取得了明显的成效。以降低时延为目标的卸载决策中，如果在本地执行应用任务，其消耗的时间开销是该应用任务执行的时间。而任务卸载外包的时间开销包括3个部分：将任务传送到卸载节点的时间、在节点上处理任务花费的时间和从节点接收任务的计算结果的时间。Liu J.等人提出的计算卸载模型的方案与本地执行方案相比，时延减少了80％。以降低能耗为目标的卸载决策中，将计算卸载外包出去的能耗由两部分组成，一是将任务传送到外包节点的传送能耗，二是从外包节点接收返回的数据的能耗。以权衡能耗和时延为目标的卸载决策中，在执行复杂的计算任务时，如车联网、人脸识别等，时延和能耗都影响QOS，因此此时综合时延和能耗。

但是，以上任务卸载的目标均未考虑到由于计算的外包带来的安全性(security)问题。当卸载的任务中包含着一些个人敏感信息集时，若任务被卸载到恶意的设备上，这些恶意设备作对其进行获取、收听、收集或分析，会对用户的信息的安全性造成威胁。同时，当用户在使用第三方的服务器等资源时，客户端是被强制盲目信任提供者的机制和配置，这就伴随着由于提供资源方的恶意的内部攻击而导致的数据泄露的风险。因此，在考虑时延和能耗的同时，安全性也是计算任务的卸载过程中必不可少需要考虑的一个关键因素。

任务卸载的本质特点是外包计算，加密技术在外包安全计算中有着重要的作用，目前分为GC(Garbled Circuits)和HE(Homomorphic Encryption)两种类型。其中HE加密技术仅需要对数据进行加密，可以直接在加密数据上进行计算，但该方法目前只能用于特定的数据类型和功能，不是通用的，因此限制了其在实际生活中的使用。GC加密技术需要对算法和数据同时进行加密，与HE相比具有通用性，但其加密代价会随着算法和数据的规模随之增长。

发明内容

本发明的目的是提供一种移动边缘计算中引入双子边缘的任务卸载框架方法，解决了传统移动边缘计算中安全性差的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：