협동 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템은 모바일 엣지 컴퓨팅 성능을 향상시키는 데 기여하지만 작업 언로딩 프로세스 중에 사용자는 심각한 개인 정보 누출 문제에 직면합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 협동 엣지 컴퓨팅 시스템에서 개인 정보 보호 인지 지연 최적화 작업 언로딩 알고리즘 (PPDO)을 설계했습니다. 위치 및 사용 패턴과 관련된 개인 정보를 고려하여 사용자의 개인 정보 보호를 위해 엣지 서버에 개입하는 개인 작업 모델을 구축했습니다. 개인 정보 보호로 인한 추가 지연 문제를 해결하기 위해 Markov 결정 과정을 기반으로한 전략적 반복 알고리즘P를 사용하여 개인 정보 보호와 함께 지연을 최소화했습니다. 또한 Markov 결정 과정의 문제 해결을 가속하기 위해 액션 집합을 최적화하여 PPDO를 개선했습니다. 최종적으로 EUA 데이터 세트를 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행했습니다. 결과는 기존 알고리즘과 비교하여 PPDO가 개인 정보 보호와 지연 최적화 사이에서 최상의 균형을 달성했습니다. 뿐만 아니라 개선된 PPDO 알고리즘의 장단점을 조사했습니다.

협동 모바일 엣지 컴퓨팅; 작업 언로딩; 개인 정보 보호; Markov 결정 과정