移动边缘计算任务卸载中的隐私保护机制研究

To fulfill ultra-low latency processing of the massive mobile data, mobile-edge computing leverages wireless communications to offload computing tasks from mobile devices to nearby edge servers. However, this task offloading method brings a series of privacy challenges, including sensitive information being mined, user locations being monitored, and transmitted tasks being eavesdropped. In view of these challenges, this project will study the privacy protection mechanisms for task offloading in mobile-edge computing, based on the physical characteristics of wireless communications. By considering the dynamics of wireless channels, an adaptive scheduling based sensitive information protection method is proposed to reduce sensitive information leakage; by exploiting the propagation characteristics of wireless signals, a random selection based user location hiding method is proposed to tackle the location privacy issue; building on top of the physical-layer security techniques, a physical-layer optimization based anti-eavesdropping transmission method is developed as well, to prevent the offloaded tasks from being eavesdropped. The research outcomes of this project will provide a suite of effective privacy protection mechanisms for task offloading in mobile-edge computing, which in turn will contribute to the development of relevant theories and methods for privacy protection and promote the secure applications of mobile-edge computing.

为实现海量移动数据的超低延时处理，移动边缘计算利用无线通信将计算任务从移动设备卸载至附近的边缘服务器。然而，这种任务卸载方式带来了一系列的隐私挑战，包括用户敏感信息被挖掘、位置被监视以及传输任务内容被窃听。针对上述挑战，本项目将围绕无线通信的物理特性，研究移动边缘计算任务卸载中的隐私保护机制。从无线信道的动态特性出发，提出基于自适应调度的敏感信息保护方法，减少敏感信息泄露；以无线信号传播规律为桥梁，提出基于随机选择的位置隐藏方法，防止用户位置被监视；以无线物理层安全技术为基础，提出基于物理层优化的抗窃听方法，确保传输内容不被窃听。研究成果将为移动边缘计算任务卸载提供一套有效的隐私保护机制，推动相关隐私保护理论和方法的演进，促进移动边缘计算的安全应用和推广。

本项目围绕移动边缘计算中的隐私保护任务卸载这一重要问题展开探索，充分挖掘移动边缘计算任务依赖无线传输的重要特性，从无线通信的角度研究被卸载任务中的敏感信息保护、服务器选择中的用户位置隐藏和任务内容传输中的抗窃听问题。具体来说：1）首先，从无线信道的动态特性出发，建立隐私任务卸载的代价模型，结合李雅普诺夫优化和马尔科夫决策过程的理论框架，提出基于自适应调度的含敏感信息任务的卸载方法，以根据无线环境的变化规律动态调整卸载策略；2）其次，研究用户位置信息保护的卸载问题，以无线信号传播规律为桥梁，结合多假设检验理论模型，建立用户位置与其边缘服务器选择之间的关联概率模型，并以此为基础，采用动态优化算法，提出基于随机选择的边缘服务器选择方法，在保护用户位置信息的同时优化任务卸载性能；3）最后，研究无线窃听环境下的任务卸载问题，从简单的点到点边缘计算场景出发，拓展至多节点的边缘计算网络场景，以无线物理层抗窃听传输技术为基础，并考虑用户性能需求约束，采用双层优化和谱图理论，提出适于移动边缘计算的物理层抗窃听卸载和资源分配方法。这些研究工作，建模分析了移动边缘计算中隐私保护对任务卸载的影响，并给出了实现隐私保护与任务卸载性能平衡的理论方法。相关成果主要发表和录用在重要期刊和国际会议上，共发表5篇期刊论文和5篇会议论文，并提交2项专利申请。