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Enregistrement W4225716271 · doi:10.1109/tvt.2022.3167861

Non-Orthogonal Multiple Access Assisted Secure Computation Offloading via Cooperative Jamming

2022· article· en· W4225716271 sur OpenAlexafffund
Yuan Wu, Guangyuan Ji, Tianshun Wang, Liping Qian, Bin Lin, Xuemin Shen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidade de MacauNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJammingComputer scienceComputer networkComputation offloadingComputationEmbedded systemAlgorithmPhysicsEdge computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate non-orthogonal multiple access (NOMA) assisted secure computation offloading under the eavesdropping-attack, in which a malicious node overhears the edge-computing user's (EU’s) offloading transmission to the edge-computing server (ES), and NOMA is used for the EU's offloading and meanwhile for providing artificial jamming to the eavesdropper. Since multi-user simultaneous transmission over a same frequency channel can be enabled by NOMA, a wireless user (WU) can form a NOMA pair with the EU to provide cooperative jamming to the eavesdropper while also gaining an opportunity of sending its data. Focusing on the EU-WU pair with the fixed WU's energy-provisioning, we exploit the physical layer security to quantify the EU's offloading throughput with the help of WU's jamming. We then study the joint optimization of the EU's computation offloading and the EU-WU's NOMA transmission for minimizing the EU's total energy consumption subject to its latency-requirement in completing the computation-task. By utilizing the feature of analytical solution of the WU's transmission, we then investigate the WU's optimal energy-provisioning for the EU-WU pair, such that both the EU and WU can benefit from the cooperative jamming in a fairness manner. Specifically, we formulate the EU-WU's cooperation as a Nash bargaining game. By identifying the monotonic feature of Nash bargaining problem, we propose a polyblock approximation based algorithm for determining the WU's optimal energy-provisioning to achieve the win-win solution for the paired EU and WU. Finally, we investigate the scenario of multiple EUs and WUs, and aim at finding the stable pairing between the EUs and WUs, such that no individual EU (or WU) would like to change its partner. An efficient algorithm, which is based on the Gale-Shapley theory while exploiting the quantitative feature of EUs’ and WUs’ net-rewards, is proposed to achieve the stable EU-WU pairings. Numerical results are provided to validate our proposed algorithms and demonstrate the advantage of our proposed NOMA assisted computation offloading via cooperative jamming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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