Mobile edge computing (MEC) is a promising paradigm to meet the quality of service (QoS) requirements of latency-sensitive IoT applications. However, attackers may eavesdrop on the offloading decisions to infer the edge server's (ES's) queue information and users' usage patterns, thereby incurring the pattern privacy (PP) issue. Therefore, we propose an offloading strategy which jointly minimizes the latency, ES's energy consumption, and task dropping rate, while preserving PP. Firstly, we formulate the dynamic computation offloading procedure as a Markov decision process (MDP). Next, we develop a Differential Privacy Deep Q-learning based Offloading (DP-DQO) algorithm to solve this problem while addressing the PP issue by injecting noise into the generated offloading decisions. This is achieved by modifying the deep Q-network (DQN) with a Function-output Gaussian process mechanism. We provide a theoretical privacy guarantee and a utility guarantee (learning error bound) for the DP-DQO algorithm and finally, conduct simulations to evaluate the performance of our proposed algorithm by comparing it with greedy and DQN-based algorithms.


翻译:移动边缘计算(MEC)是符合长期敏感 IoT 应用程序服务质量要求(Qos)的一个很有希望的范例。然而,攻击者可能会对卸载决定进行窃听,以推断边缘服务器(ES)队列信息和用户使用模式,从而引发模式隐私问题。因此,我们提出一个卸载战略,在保留PP的同时,共同最大限度地减少潜伏、ES的能源消耗和任务下降率。首先,我们将动态计算卸载程序作为Markov 的决策过程(MDP) 。接下来,我们开发了基于卸载的不同隐私深度Q学习算法(DP-DQO),以解决这一问题,同时通过将噪音注入生成的卸载决定中来解决这一问题。这是通过用功能输出高斯进程机制修改深Q网络(DQN)实现的。我们为基于 DP-DQO 的算法提供了理论隐私权保障和公用事业保证(学习错误),最后,我们通过模拟来评估基于 DQ 算法的贪婪性算法的业绩。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月31日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员