随着终端技术的快速发展,联网的嵌入式实时系统得以广泛应用,这给人类的生产和生活带来了巨大的便利。同时,由于嵌入式实时系统与网络的紧密联系,导致嵌入式实时系统的安全性面临威胁。为了解决联网的嵌入式实时系统的安全性问题,通常需要引入安全服务,例如使用加密算法对系统中的敏感数据进行加密等。然而,嵌入式实时系统大多是电池供电,能量有限,如果采用加密算法会消耗额外的能量,很可能导致系统没有足够的能量去执行更重要的任务。因此如何保证嵌入式实时系统在有限能量约束下最大化系统的安全服务质量(Quality of Security Service,QoSS)是一个值得研究的课题。针对上述问题,本文充分考虑能量有限性和任务的实时性,在两者约束下以最大化系统的QoSS为目标,设计了安全关键能量感知的实时系统任务调度方案,确定每个任务到核的分配、每个任务执行的电压和频率以及每个任务所选的安全服务。具体工作如下:1)基于能量和实时性约束,首先将系统的安全问题构建为一个混合整数非线性规划(Mixed Integer NonLinear Programming,MINLP)问题,然后将这个MINLP问题无性能损耗的转化为结构简单的混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)问题。2)提出一种两阶段启发式算法TTS以解决MILP求解时间复杂度高的问题。TTS算法将原问题分为两阶段解决,第一阶段确定任务的核分配和电压频率以使任务执行的系统动态能耗最小,第二阶段确定每个任务的最优安全服务以使系统的QoSS最大。实验表明,TTS算法相比于MILP求解器能在更短时间内找到次优解,并且相比于其他典型算法具有更高的系统QoSS和更高的能量使用效率。3)提出一种改进的Benders分解算法MPQT以寻求比TTS算法更优的目标解。MPQT算法将MILP问题分解为主问题和子问题。为了降低计算时间复杂度,对主问题进行松弛改进,并提出一种两层次梯度法求解子问题。对比实验显示MPQT算法相比TTS算法,能够提高系统的QoSS。