(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111639082.0 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 国网河北省电力有限公司营销服 务 中心 地址 050000 河北省石家庄市高新区湘江 道与兴安大街交口南行100米路西电 力科技园院内C座 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 高波　陶鹏　王鸿玺　申洪涛　 李飞　孙毅　陈恺　 (74)专利代理 机构 石家庄国为知识产权事务所 13120 专利代理师 李荣文 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06F 9/445(2018.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 边缘物联传感网络运行调整方法及装置 (57)摘要 本发明适用 于无线传感和边缘计算技术领 域， 提供了一种边缘物联传感 网络运行调整 方法 及装置， 所述方法包括： 获取边缘物联传感网络 的攻击信息； 根据攻击信息， 以边缘物联传感网 络受攻击时的收益最大为目标建立第一效用函 数， 以及以攻击者的收益最大为目标建立第二效 用函数， 基于第一效用函数和第二效用函数确定 贝叶斯博弈模 型； 建立贝叶斯博弈模 型的约束条 件并计算贝叶斯博弈模型的均衡解， 得到边缘物 联传感网络受攻击时的最优任务卸载策略； 基于 最优任务卸载策略对边缘物联传感网络进行运 行调整。 本发 明能够提高现有边缘物联传感网络 的运行安全性。 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 CN 114510868 A 2022.05.17 CN 114510868 A 1.一种边 缘物联传感网络运行调整方法， 其特 征在于， 包括： 获取边缘物联传感网络的攻击信息； 根据所述攻击信 息， 以所述边缘物联传感网络受攻击时的收益最大为目标建立第 一效 用函数， 以及以攻击者的收益最大为 目标建立第二效用函数， 基于所述第一效用函数和所 述第二效用函数确定贝叶斯博 弈模型； 建立所述贝叶斯博弈模型的约束条件 并计算所述贝叶斯博弈模型的均衡解， 得到所述 边缘物联传感网络受攻击时的最优 任务卸载 策略； 基于所述 最优任务卸载 策略对所述 边缘物联传感网络进行运行调整。 2.如权利要求1所述的边缘物联传感网络运行调 整方法， 其特征在于， 所述攻击信 息包 括攻击者向边缘物联传感网络发起的攻击类型和概率， 所述攻击类型包括分布式拒绝服务 攻击和隐私窃听攻击； 所述第一效用函数为： 式中， U(x,f)为边缘物联传感网络受攻击时的收益； p1+p2＝1， p1为分布式拒绝服务攻 击概率， p2为隐私窃听攻击概率； K为边缘物联传感网络中的边缘计算节点数量； Uk,1(x,f) 为边缘物联传感网络受到分布式拒绝服务攻击时的收益； Uk,2(x,f)为边缘物联传感网络受 到隐私窃听攻击时的收益。 3.如权利 要求2所述的边缘物联传感网络运行调整方法， 其特征在于， 所述Uk,1(x,f)和 所述Uk,2(x,f)的计算公式为： 式中， ak＝{0,1}表示攻击类型， 其中0表示为分布式拒绝服务攻击， 1表示隐私窃听攻 击； bk＝{0,1}表示攻击决策， 其中0表示不发起攻击， 1表示发起攻击； I为边缘物联传感网 络中的传感节点数量； rik为攻击前传感节点i卸载任务至边缘计算节点k的无线通信 速率； r′ik为受攻击并做出任务决策后传感节点i卸载任务至边缘计算节点k的无线传输速率； xik 为传感节点i向边缘计算节点k卸载任务的资源占用量； 为任务卸载过程中传感节点i与 边缘计算节点 k之间的通信时延； 为边缘计算节点 k处理任务所需要的计算时延。 4.如权利要求3所述的边缘物联传感网络运行调 整方法， 其特征在于， 所述第 二效用函 数为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114510868 A 2式中， Ua(a,b)为攻击者的收益； L为攻击者攻击的边缘计算节点数量且L<K； 为攻击 者攻击边缘计算节点k的概率； Ck为边缘计 算节点k的用电成本； μk为攻击者攻击边缘计算节 点k需要的攻击成本； γ和 θ 为市场风险管控系数。 5.如权利要求4所述的边缘物联传感网络运行调 整方法， 其特征在于， 所述约束条件包 括： 攻击者的最大攻击节点数量约束和最大 可攻击次数约束 传感节点的任务卸载 策略约束 边缘计算节点的计算能力约束 传感节点的工作能耗约束 式中， A为最大可攻击次数限值； λi为传感节点i需要卸载 的任务总数量； Fk为边缘计算 节点k的最大允许任务计算数量； fik为传感节点i占用边缘计算节点k的计算能力， fmax为计 算能力限值； 为任务卸载过程中传感节点i与边缘计算节点k之 间的通信能耗， Eimax为通 信能耗限值。 6.如权利要求1所述的边缘物联传感网络运行调 整方法， 其特征在于， 计算所述贝叶斯 博弈模型的均衡解， 包括： 获取无攻击时边缘物联传感网络的最大收益， 得到初始上界值， 并在所述初始上界值 对应的任务卸载 策略下计算 攻击者的最大收益， 得到初始下界值； 基于分支定界法迭代更新上界值和下界值， 直至上界值和下界值的差值小于预设阈 值， 最终上界值对应的任务卸载策略和最终下界值对应的攻击策略即为所述贝叶斯博弈模 型的均衡解； 其中， 最终上界值对应的任务卸载策略即为所述边缘物联传感网络受攻击时 的最优任务卸载 策略。 7.如权利要求1所述的边缘物联传感网络运行调 整方法， 其特征在于， 基于所述初始下 界值对应的攻击策略和分支定界法， 迭代更新上界值和下界值， 直至上界值和下界值的差 值小于预设阈值， 包括： 步骤一， 对所述初始下界值对应的攻击策略进行分支； 步骤二， 对于任意一个分支， 求解该分支攻击策略下边缘物联传感网络的最大收益， 并 根据该最大收益更新上界值， 以及根据该最大收益对应的任务卸载策略确定攻击者最大收 益， 根据该攻击者 最大收益更新下界值； 步骤三， 若最新的下界值小于上界值且大于原下界值， 则将最新下界值对应的攻击策权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114510868 A 3