申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117749797A

主分类号：H04L67/10

分类号：H04L67/10;G06F21/62;G06F18/20;H04L67/12;H04L67/52;H04L41/142

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种车联网环境下基于马尔科夫链的差分隐私任务卸载方法，属于车联网和隐私保护领域。所述方法包括构建并初始化各个车辆的离散马尔科夫状态空间；根据当前车辆的移动速度、周围车辆数量和边缘服务器数量，更新状态转移概率矩阵，得到当前车辆的隐私参数；对当前车辆的位置进行本地差分隐私保护并生成当前车辆的混淆位置；计算当前车辆与边缘服务器之间传输任务产生的时延，并构建最小化的系统任务卸载时延目标函数；采用鲸鱼算法对系统任务卸载时延目标函数处理，搜索最优卸载方案，进行差分隐私任务卸载。本发明降低了数据泄露的风险，在保证车联网任务卸载时延的同时，为车联网中的隐私保护提供了一种有效且灵活的解决方案。

主权项：1.一种车联网环境下基于马尔科夫链的差分隐私任务卸载方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：根据车联网环境下车辆行驶过程中各个车辆对隐私保护的需求程度，构建并初始化各个车辆的离散马尔科夫状态空间；根据当前车辆的移动速度、周围车辆数量和边缘服务器数量，更新当前车辆的马尔科夫链的状态转移概率矩阵；根据当前车辆的状态转移概率矩阵，得到当前车辆的隐私参数；根据当前车辆的隐私参数，对当前车辆的位置进行本地差分隐私保护并生成当前车辆的混淆位置；根据当前车辆的混淆位置，计算当前车辆与边缘服务器之间传输任务产生的时延，并构建最小化的系统任务卸载时延目标函数；采用鲸鱼算法对系统任务卸载时延目标函数处理，搜索最优卸载方案，进行差分隐私任务卸载。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 车联网环境下基于马尔科夫链的差分隐私任务卸载方法

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