面向基于移动边缘计算的工业物联网服务的数据驱动信任引导

我们提出一种数据驱动且情境感知的方法，用于引导移动边缘计算（MEC）基于工业物联网（IIoT）系统中同质化物联网服务的信任性。该方法针对现有信任引导方法在 MEC 环境中 IIoT 系统适配的关键局限性进行了解决。这些局限包括：服务消费者缺乏与较小众服务进行长期交互以获取可靠信任度测量的机会，服务消费者无法持续与同行交互以获取较小众服务信任性的可靠推荐，以及不同 MEC 环境中情境参数不均导致信任环境不均。此外，本方法通过在给定 MEC � 拓扑内的不同 MEC 环境之间实现知识共享，解决数据稀疏问题。为验证所提方法的有效性，我们对两个实际数据集进行了全面评估，这些数据集已调整以显示在给定 MEC 拓扑内 MEC 环境中积累的情境相关信任信息。实验结果确认了本方法的有效性，并证明其适用于 MEC 环境中 IIoT 系统的服务信任引导。