Abstract-Mobile edge computing (MEC) är ett lovande tillvägagångssätt för att möjliggöra moln-datorer kapacitet i utkanten av cellulära nätverk. Trots detta blir säkerheten en allt viktigare fråga i MEC-baserade tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en djupgående inlärningsbaserad modell för att upptäcka säkerhetshot. Modellen använder oövervakad inlärning för att automatisera detektionsprocessen och använder lokaliseringsinformation som en viktig funktion för att förbättra detektionens prestanda. Vår föreslagna modell kan användas för att upptäcka skadliga program i utkanten av ett mobilt nätverk, vilket är ett allvarligt säkerhetshot. Omfattande experiment utförs med 10 olika dataset, vars resultat visar att vår djupt lärandebaserade modell uppnår en genomsnittlig ökning på 6% noggrannhet jämfört med toppmoderna maskininlärningsalgoritmer.
I REF föreslås ett deep learning-baserat tillvägagångssätt för att upptäcka skadliga tillämpningar på den mobila enheten, vilket avsevärt ökar säkerheten för mobila kantdatorer.
Deep Learning for Secure Mobile Edge Computing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}