本发明公开了一种面向移动边缘计算用户隐私保护的任务卸载优化方法。采用获取移动设备生成的任务量、当前无线信道增益状态，采用所述任务卸载策略决策神经网络，根据决策参数决策任务卸载优化策略，并按照所述任务卸载优化策略进行任务卸载；所述卸载策略决策神经网络，为马尔可夫决策模型，其训练时所采用的奖励为卸载任务时隐私保护带来的收益和能量消耗、计算延迟带来的成本之差。本发明不仅有效地保护了用户位置隐私和使用设备模式隐私，而且兼顾了任务卸载过程中的计算成本，从而综合考虑隐私和计算成本，并在两者之间取得平衡。