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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411712458.X，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法是由熊安萍;胡泽钧;蒋溢设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法，属于边缘计算与隐私保护领域。所述方法首先构建移动边缘计算场景下基于马尔可夫决策过程MDP的卸载决策模型框架，涵盖系统模型、传输模型、计算模型及用户任务模型；再基于该框架生成初始卸载策略，并同步构建隐私损失函数量化推理攻击引发的隐私风险；随后计算当前时隙下策略的隐私损失与奖励值，求解奖励值平滑敏感度，通过指数机制扰动策略；最后以固定时隙迭代收敛判断，达预设最大迭代周期输出最终策略，否则重复扰动步骤。本发明有效降低了任务卸载策略隐私泄露风险，适用于深度强化学习驱动的卸载场景，保障边缘计算环境下卸载策略的安全性。

本发明授权一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算环境下任务卸载策略的抗推理攻击差分隐私保护方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建移动边缘计算场景下的基于马尔可夫决策过程MDP的卸载决策模型框架，包括：系统模型、传输模型、计算模型及用户任务模型； S2：构建基于马尔可夫过程MDP的卸载决策模型，得到初始卸载策略，同时，构建隐私损失函数； S3：计算当前时隙下卸载策略的隐私损失与奖励值，得到当前奖励值的平滑敏感度，并采用指数机制的差分隐私方法对当前卸载策略进行扰动； S4：以固定时隙为迭代周期进行判断，若达到预设的最大迭代周期，则输出最终卸载策略，否则，跳转到步骤S3执行； 其中，步骤S1内容如下： S11：系统模型包含一组移动设备MDs和边缘节点ENs，分别记为以及，将时间划分为由个时隙构成的特定片段，记为，每个时隙持续秒，每个MD维护本地计算和发送队列，任务按照先进先出排队，每个EN对应I个队列，分别与每个MD关联； S12：用户任务模型定义任务为在时隙到达MD的任务索引，其大小为，其中，表示任务的数量，表示任务截止时间，二进制变量指示任务是本地处理还是发送，指示任务是否被卸载到特定EN； S13：传输模型定义为： ; ; 其中，表示任务被丢弃或完成传输的时隙，表示完成传输所需的时隙数，表示任务中在传输队列中等待时间，为MDi到ENj的任务传输能耗，为MDi在时隙的通信功率消耗； S14：计算模型可分为本地计算模型和边缘计算模型，本地计算模型为： ; ; 其中，表示任务被丢弃或完成计算的时隙，表示完成计算所需的时隙数，表示任务中在计算队列中等待时间，为本地计算任务能耗，为MDi的CPU功率消耗； 边缘计算模型为： ; ; 其中，表示任务被丢弃或完成计算的时隙，为任务在边缘计算队列中等待的时隙数，表示完成计算所需的时隙数，为边缘节点计算任务能耗，为ENj的CPU功率消耗。

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