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隨著移動邊緣計算（ Mobile edge computing，MEC）和無線充電技術（ Wireless power transmission，WPT）的誕生和發(fā)展，越來越多的計算任務被卸載至MEC服務器以進行處理，并借助WPT技術為終端設備供電，以緩解終端設備計算能力受限和設備能耗過高的問題。由于卸載的任務和數(shù)據(jù)往往攜帶用戶個人使用習慣等信息，因此將任務卸載到MEC服務器進行處理會導致新的隱私泄露問題。針對上述問題，文中首先對計算任務的隱私量進行定義，并設計了能夠降低用戶在MEC服務器累積隱私量的虛擬任務映射機制;然后，綜合考慮映射機制與隱私約朿的優(yōu)化，提出了一種具有隱私保護效果的在線隱私感知計算卸載算法;最后，對仿真結果進行分析發(fā)現(xiàn)，所提卸載方法能夠使用戶累積隱私量保持在隱私閾值內(nèi)，達到了隱私保護的效果，同時提高了系統(tǒng)計算速率，降低了用戶計算時延。
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