本文提出了一个基于区块链安全的深度强化学习优化框架，用于分散的无线移动边缘计算网络中的数据管理和资源分配。通过设计低延迟的声誉股权证明共识协议，选择高可靠的区块链启用的基站，保证数据安全。将资源分配优化建模为约束的马尔可夫决策过程，平衡处理延迟和拒绝服务概率。使用移动边缘计算汇总特征作为深度强化学习的输入，减少了高维输入。约束深度强化学习有效获得适应动态拒绝服务要求的最佳资源分配。仿真结果和分析验证了该框架的安全性、可靠性和资源利用率高于基准协议和算法。