面向车联网中基于区块链加密边缘计算的系统时延优化
计算与语言
2025-06-18 v1
摘要
随着车联网（IoV）技术的不断发展，边缘计算已成为帮助车辆处理复杂任务的重要工具。然而，任务卸载到边缘服务器的过程中，可能使车辆暴露于恶意外部攻击，导致信息丢失甚至篡改，从而造成严重的安全漏洞。区块链技术可以维持多个服务器之间的共享账本。在 Raft 共识机制下，只要超过半数的节点正常运行，系统将不会崩溃，从而有效地维持了系统的鲁棒性和安全性。为保护车辆信息，我们提出了一种将区块链技术中的 Raft 共识机制集成到边缘计算中的安全框架。为解决区块链带来的额外时延，我们推导了系统时延的理论公式，并提出了一种凸优化解决方案，以最小化系统时延，确保系统满足低时延和高可靠性的要求。仿真结果表明，优化后的数据提取率显著降低了系统时延，时延波动相对稳定。此外，基于本模型提出的优化方案为提升未来网络环境（如 5G 和下一代智慧城市系统）的安全性和效率提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2506.14206,
title = {CausalDiffTab: Mixed-Type Causal-Aware Diffusion for Tabular Data Generation},
author = {Jia-Chen Zhang and Zheng Zhou and Yu-Jie Xiong and Chun-Ming Xia and Fei Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14206},
year = {2025}
}