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English(EN) Demonstration-Guided Observation Attacks on Black-Box Safe Reinforcement Learning Controllers for Robotic Systems

新型攻击利用演示来破坏安全强化学习机器人控制器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的方法来攻击机器人系统中使用的黑盒安全强化学习（Safe RL）控制器。这种演示引导观察攻击可以通过恢复代理策略并从演示转换中学习动态来识别安全违规，而无需访问受害者网络的参数或梯度。在各种机器人任务和预算条件下，该攻击被证明比现有方法更有效，突显了用于安全学习的演示也可以作为攻击面。虽然状态对抗正则化在防御方面显示出希望，但其他测试方法提供的保护不一致。 AI

影响 这项研究突显了已部署的安全强化学习系统的一个潜在漏洞，需要推进机器人控制的对抗鲁棒性和防御机制。

排序理由 这是一篇详细介绍针对安全强化学习控制器的新型攻击方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jialiang Fan, Shixiong Jiang, Mengyu Liu, Fanxin Kong ·

    面向机器人系统的黑盒安全强化学习控制器之演示引导观测攻击

    arXiv:2602.16543v2 Announce Type: replace Abstract: Safe reinforcement learning (Safe RL) learns robotic controllers that optimize task rewards under safety constraints, yet observation perturbations can induce safety violations. Existing safety-directed attacks often require acc…

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