隐私保护边缘缓存：一种概率方法
摘要：边缘缓存提高了终端用户的平均访问延迟，通过在边缘网络上缓存热门内容，然而它增加了有价值信息（如用户偏好）泄露的可能性。大多数现有的隐私保护方法都专注于增加加密层次，这给网络带来了更多的挑战，如能源和计算限制。我们采用基于块的联合概率缓存（JPC）方法来误导窃听通信的对手，最大限度地增加对手在估计请求的文件和请求缓存时的错误。在JPC中，我们优化每个缓存放置的概率，以最小化通信成本，同时确保所需的隐私，并将优化问题形式化为线性规划（LP）问题。由于JPC继承了维度灾难，我们还提出了可扩展的JPC（SPC），通过将文件划分为非重叠子集，减少可行缓存放置的数量。我们还将JPC和SPC方法与现有的概率方法（称为不相交概率缓存（DPC））和随机基于虚拟的方法（RDA）进行了比较。通过广泛的数值评估得到的结果验证了分析方法的有效性，以及JPC和SPC相对于DPC和RDA的优越性。
作者：Seyedeh Bahereh Hassanpour, Ahmad Khonsari, Masoumeh Moradian, Seyed Pooya Shariatpanahi
论文ID：2208.00297
分类：Networking and Internet Architecture
分类简称：cs.NI
提交时间：2023-03-28