Security-aware computation offloading in internet of vehicles: a multi-agent reinforcement learning algorithm with attention mechanism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Limited by the finite computation resources in Internet of Vehicles (IoV), it is necessary to facilitate the capacity of vehicles using computation offloading. The traditional approaches focus on maximizing utilities of computation offloading while fail to take into consideration the security of offloading strategy, which cannot be used for IoV environments directly. In addition, unsafe strategies can cause interruptions in task offloading and waste computation resources. In view of this, this paper ensures secure task offloading by mitigating interruptions caused by communication constraints such as limited transmission distance. To this end, we propose a two-layer security-aware computation offloading framework and design a multi-agent proximal policy optimization algorithm with attention mechanism (named MAPPOAM) to address the aforementioned issue. More specifically, in the feature extraction layer, the attention mechanism is utilized to obtain the relationship between the communication time and movement data of the vehicles and extract the feature of data. In the security decision layer, the agents output the offloading strategy based on the observation information. Subsequently, the algorithm in the security constraint layer analyzes the relationship between the task execution time constraints and the extracted feature to evaluate the safety of this strategy. Eventually, the agent outputs a strategy that ensures secure completion of the offloading process. The experiments with the real dataset show that MAPPOAM can effectively ensure the security of decisions compare with other baseline methods and provide valuable practical applications. Specifically, MAPPOAM outperforms the baseline algorithms, reducing both latency and energy consumption by 17.5% to 63.1%. Additionally, the security decision layer contributes to a 60.4% reduction in offloading interruptions.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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