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Zexin Li

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TOOL · CL_287114 · Oct 8 · 04:00

新的攻击方法针对深度强化学习代理

研究人员开发了一种新的轨迹级对抗攻击方法，旨在针对深度强化学习（DRL）代理。该方法利用环境的可微分模型和温度平滑的代理策略，在递缩视界上优化扰动序列。在各种深度Q网络（DQN）和双重DQN（DDQN）代理的CartPole-v1环境上的实验表明，这种轨迹级攻击在白盒、跨模型和跨算法场景中显著优于标准的每步攻击和随机噪声。