PR-based UAP

新型对抗性攻击针对基于深度强化学习的入侵检测系统

研究人员开发了新的通用对抗性扰动（UAP）生成方法，专门用于降低基于深度强化学习（DRL）的入侵检测系统（IDS）的性能。这些UAP旨在通过在各种网络流量类型上应用单一的、与输入无关的扰动来降低检测准确性。提出的基于概率鲁棒性（PR）的UAP将显式的PR驱动目标整合到UAP生成中，而高级版本PX-UAP则利用可解释人工智能（XAI）在现实约束下塑造扰动。实验表明，PX-UAP在攻击有效性方面优于现有的UAP方法。