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J-GLOBAL ID：202202281534673158   整理番号：22A0651870

モバイルエッジコンピューティングにおけるLSTMを用いたセキュアでエネルギー効率の良い計算オフローディング【JST・京大機械翻訳】

Secure and Energy-Efficient Computational Offloading Using LSTM in Mobile Edge Computing

著者 (4件)： Arif Muhammad (Department of Computer Science and Information Technology, University of Lahore, Lahore, Pakistan) ,  Ajesh F. (Department of Computer Science and Engineering, Sree Buddha College of Engineering, Alappuzha, Kerala, India) ,  Shamsudheen Shermin (Department of Computer Science, College of Computer Science and Information Technology, Jazan University, Jizan, Saudi Arabia) ,  Shahzad Muhammad (Department of Computer Science and Information Technology, University of Lahore, Lahore, Pakistan)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 応用メディア,ガミング, enter楽,およびヘルスケア工学の利用は,モバイル技術の急速な成長の結果として拡大した。この技術は,通信遅延とエネルギー消費の観点から従来の計算法を克服し,それによって,デバイスのための高い信頼性と帯域幅を提供する。今日の世界では,モバイルエッジコンピューティングは,より良い出力を提供するように,様々な形式で改善されており,MECのための単純な計算アーキテクチャの余地はない。そこで本論文では,LSTMを用いた安全でエネルギー効率の良い計算オフローディング方式を提案した。LSTMアルゴリズムを用いて計算タスクの予測を行い,モバイル機器の計算オフロードのための戦略はタスクの予測に基づいており,エッジクラウドスケジューリングのスキームのためのタスクの移動はエッジコンピューティングオフロードモデルの最適化を助ける。実験は,LSTMベースオフロード技術とルーティング(LSTMOTR)アルゴリズムから成る提案アーキテクチャが,データおよびサブタスクを成長させ,エネルギー消費を減らし,LSTMのファイアウォール特性により,デバイスに多くのセキュリティをもたらす,全タスク遅延を効率的に低減できることを示した。Copyright 2022 Muhammad Arif et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  スケジューリング ,  *計算 ,  経路選定 ,  *計算機網 ,  帯域幅 ,  計算機アーキテクチャ ,  セキュリティ ,  *携帯電話 ,  *負荷分散 ,  ファイアウォール
準シソーラス用語： 通信遅れ ,  モバイルデバイス ,  高信頼性 ,  *オフローディング ,  *エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (39件)：

• M. Chen, J. Zhou, G. Tao, J. Yang, L. Hu, "Wearable affective robot," IEEE Access, vol. 6, pp. 64766-64776, 2018.
• M. Arif, G. Wang, M. Zakirul Alam Bhuiyan, T. Wang, J. Chen, "A survey on security attacks in VANETs: communication, applications and challenges," Vehicular Communications, vol. 19, pp. 100179, 2019.
• S. Agarwal, M. Philipose, P. Bahl, "Vision: the case for cellular small cells for cloudlets," Proceedings of the Fifth International Workshop on Mobile Cloud Computing & Services, ACM Bretton Woods, USA, June2014.
• Y. He, C. Liang, F. R. Yu, Z. Han, "Trust-based social networks with computing, caching and communications: a deep reinforcement learning approach," IEEE Transactions on Network Science and Engineering, vol. 7, no. 1, pp. 66-79, 2020.
• J. Liu, Q. Zhang, "Code-partitioning offloading schemes in mobile edge computing for augmented reality," IEEE Access, vol. 7, pp. 11222-11236, 2019.

タイトルに関連する用語 (6件)： モバイル ,  エッジコンピューティング ,  LSTM ,  エネルギー効率 ,  計算 ,  オフローディング