【摘 要】
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车辆雾计算（Vehicular Fog Computing,VFC）的快速发展为车辆带来了诸多益处,如对计算资源的低时延访问。然而,安全与隐私威胁、信息不完全及用户车辆任务数据排队时延和切换成本的长期约束等限制了其发展。本文基于区块链和智能合约提出了一个保护用户隐私、确保安全性和公平性的任务卸载方案。具体来说,用哈希树和智能合约实现“计算量证明”,进而减少“双重索偿”攻击、“搭便车”攻击和赖账攻击
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车辆雾计算（Vehicular Fog Computing,VFC）的快速发展为车辆带来了诸多益处,如对计算资源的低时延访问。然而,安全与隐私威胁、信息不完全及用户车辆任务数据排队时延和切换成本的长期约束等限制了其发展。本文基于区块链和智能合约提出了一个保护用户隐私、确保安全性和公平性的任务卸载方案。具体来说,用哈希树和智能合约实现“计算量证明”,进而减少“双重索偿”攻击、“搭便车”攻击和赖账攻击的威胁。本文的目标是在排队时延和切换成本的长期约束下,使得任务卸载时延最小。通过设计一种从安全和物理性能方面评估车辆雾服务器可信度的机制,提出了一种基于强化学习、李亚普诺夫优化和主观逻辑的具有排队时延感知、切换成本感知和可信度感知的上置信界（QUeuing-delay aware,handOver-cost aware,and Trustfulness Aware UCB,QUOTA-UCB）算法。本文通过严密的理论分析证明了提出的安全智能的任务卸载方案能够保障任务卸载过程的安全性、隐私性、公平性和最优性。最后,本文通过多组仿真实验证明了所提QUOTA-UCB算法的有效性。
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