Dynamic Secure Code Offloading for Energy Minimization in LEO Satellite Edge Computing

Abstract

The satellite edge computing (SEC) has recently received considerable attention thanks to its wide area service around the world. However, this also creates a risk of exposing private user data to eavesdroppers. Physical layer security can help prevent this, yet it requires extra usage of network resources. Hence, efficient management of these resources is essential for saving power and ensuring secure code offloading. Moreover, from the perspective of mobile devices that request services, the level of security demands is quite different for various services, yet current studies have not fully considered this aspect. In this paper, we propose a secure code offloading framework for an SEC system with a jam- ming strategy in the existence of eavesdropping satellite. We formulate an average power minimization problem of an LEO satellite, a gateway, and a mobile device while ensuring security and the stability of queues. This includes making decisions of code offloading, computing/network resource allocation, and jamming unit selection. As a solution of this problem, we propose an SOS algorithm by invoking stochastic optimization theory. Fi- nally, via extensive simulations, we demonstrate that the proposed SOS algorithm can save up to 60% of average power compared to existing algorithms while maintaining the same delay and zero leakage of information toward eavesdropper.|위성 엣지 컴퓨팅 (SEC)은 전 세계 넓은 영역에 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있는 장점 덕분에 많은 주목을 받고 있다. 그러나 동시에 긴 통신 거리 및 높은 접근성에 의해 사용자 개인 데이터가 도청자에게 노출될 위험을 초래하기도 한다. 물리 계층 보안을 통해 이를 방지할 수 있으나, 추가적인 네트워크 자원 사용이 필요하기 때문에 최소한의 에너지로 안전한 코드 오프로딩을 수행하기 위해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. 또한 서비스 요청을 하는 모바일 장치의 관점에서, 다양한 서비스에 대해 요구되는 보안 수준은 매우 다양하지만 기존 연구들은 이를 충분히 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 도청 위성이 존재하는 SEC 시스템에서 재밍을 사용하는 안전한 코드 오프로딩 프레임워크를 제안한다. 우리는 보안 정보의 유출이 없음과 모든 작업이 유한 시간 내에 처리됨을 보장하면서 저궤도 (LEO) 위성, 게이트웨이, 그리고 모바일 장치의 평균 전력을 최소화하는 문제를 정의한다. 이 문제에서는 매 타임 슬롯마다 코드 오프로딩 정책, 컴퓨팅/네트워크 자원 할당, 재밍 유닛 선택 등을 결정한다. 이를 해결하기 위해, 확률적 최적화 이론을 적용한 SOS 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 제안한 SOS 알고리즘이 기존 알고리즘과 비교하여 동일한 지연 시간에 대해 평균 전력을 최대 60%까지 절감할 수 있음을 입증한다.