Mobile edge computing använder vanligtvis caching för att stödja multimediainnehåll i 5G mobilt Internet för att minska dator overhead och latency. Mobila kantcachesystem (MEC) är sårbara för olika attacker såsom överbelastningsattacker och oseriösa kantattacker. I den här artikeln undersöks attackmodellerna i MEC-system, med fokus på både mobilavlastning och cachning. I denna artikel, föreslår vi säkerhetslösningar som tillämpar förstärkning inlärning (RL) tekniker för att ge säker avlastning till kanten noder mot störning attacker. Vi presenterar också lätt autentisering och säkra samarbetssystem för cachelagring för att skydda dataintegriteten. Vi utvärderar prestandan hos RL-baserad säkerhetslösning för mobil kantcachelagring och diskuterar de utmaningar som måste hanteras i framtiden.
Arbetet i REF undersökte hur man kan skydda MEC-system från olika attacker, och en förstärkning lärande (RL) baserade säkerhetslösningar ges.
Security in Mobile Edge Caching with Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}