基于机器学习的物联网应用动态安全卸载策略

摘要

针对当前物联网任务卸载算法在延迟、能耗和安全方面存在的缺点,文章提出了一种基于机器学习的物联网应用动态安全卸载策略,通过使用机器学习策略,可以在雾-物联网(Fog-IoT)环境中实现高效、安全的卸载.首先,采用Neuro-Fuzzy模型在智能网关上保护数据;其次,使用粒子群优化为IoT设备选择一个最佳Fog节点;然后,通过智能网关将任务卸载到雾节点上,如果雾节点无法处理工作负载,则将其转发到云中,敏感数据保存在私有云,非敏感数据实施动态卸载策略进行卸载.实验结果表明,提出的动态安全卸载策略最大程度地减少了延迟和能耗,比其他现有算法更具优势.