一种移动边缘计算场景中的安全服务迁移方法及系统

专利主权项内容

1.一种移动边缘计算场景中的安全服务迁移方法，其特征在于，所述方法包括：获取移动用户的移动轨迹，对所述移动轨迹标注出不同时刻的轨迹位置，以形成轨迹数据集，将所述轨迹数据集划分为训练集和验证集；根据所述轨迹数据集模拟真实目标场景，以构建系统网络模型，根据所述系统网络模型设定迁移策略的时延总和目标函数，将所述时延总和目标函数得到的负值作为奖励值；将迁移问题建模为部分可观察马尔可夫决策过程模型，所述部分可观察马尔可夫决策过程模型与融入了长短期记忆神经网络的近似策略优化深度学习算法相结合，以构建潜在空间模型，将所述训练集对所述潜在空间模型进行循环训练，直至所述奖励值最大化，以得到优化后的迁移决策模型；将所述验证集输入所述优化后的迁移决策模型，最终得到移动用户的最优安全服务迁移决策。