在5G的海量机器类通信(massive Machine Type Communication,mMTC)物联网环境下,存在跨安全域的公钥加密体制PKI(Public Key Infrastructure)的物联网用户对无证书加密体制CLC(CertificateLess Cryptosystem)的物联网设备跨域安全通信问...
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在5G的海量机器类通信(massive Machine Type Communication,mMTC)物联网环境下,存在跨安全域的公钥加密体制PKI(Public Key Infrastructure)的物联网用户对无证书加密体制CLC(CertificateLess Cryptosystem)的物联网设备跨域安全通信问题.本文基于用户口令、生物特征和用户智能设备等组成的三因子和国密SM2的加密和签名算法,提出三因子跨域签密的访问控制方案(Three-factor Cross-domain Signcryption Access Control scheme for IoT environment,TCSAC-IoT),用于在跨安全域的情况下实现PKI物联网用户对CLC物联网设备跨域安全通信.方案通过三因子跨域签密算法对PKI物联网用户进行认证,对合法的PKI物联网用户建立与CLC物联网设备之间的共享秘钥,避免非法用户对CLC物联网设备资源非法访问,并在真实或随机ROR(Real-Or-Random)模型下证明了该方案在DY(DolevYao)模型和CK(Cantti-Krawczyk)模型下满足语义安全性,同时具有抗伪装攻击、抗重放攻击、抗中间人攻击、抗内部特权攻击和抗盗用或丢失PKI用户智能设备攻击,与类似方案对比分析的结果表明本方案有较低的计算开销和通信开销.
近年来,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术的持续发展和应用成功地应对了随着终端用户数量急剧增加而导致网络边缘数据量爆炸性增长的用户服务需求.然而,如何实时优化分配这些服务器给不同用户仍然是一个亟待解决的紧迫问题.本文专注于多用户多MEC服务器场景中任务缓存和计算卸载策略的联合优化问题,借助于强化学习算法分别解决这两个子问题.在任务缓存方面,本文以最大化系统缓存命中率为目标,引入了基于Gomory割平面的多臂选择算法(Gomory Based Multi-Arm Selection,GMAS)来适应不同任务数据量的差异,并通过理论证明了算法遗憾上界的对数性.而在任务卸载方面,提出了Dueling架构的双重Q网络(Double DQN with Dueling architecture,D3QN)算法以应对多用户多MEC服务器中的任务卸载问题,该算法在保证任务性能的同时有效规避了DQN算法中Q值过估计的问题.仿真结果表明,本文所提出的算法在时延和能耗等方面相较A3C和DQN算法表现出明显的优势.
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