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摘要
介绍一种基于恶意流量检测的容器服务预迁移方法，旨在增强边缘计算环境的数据安全性、服务可用性和网络可靠性。将边缘网络抽象为图结构，以描述设备和网络流的特性，包括计算资源、存储资源、物理位置和网络流属性。引入了一个恶意流量检测模型（MTDG），利用图采样与聚合算法实时对网络流进行分类。将容器服务迁移视为多目标优化问题，综合考虑了能耗和网络负载均衡，提出了一种基于NSGA-Ⅱ的容器服务迁移策略，通过容器实时迁移技术，在不中断服务的情况下隔离和维护异常节点。仿真实验结果表明，该策略降低了能耗和负载均衡系数，验证了其可行性和有效性。
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