Canaries and Whistles: Resilient Drone Communication Networks with (or without) Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.04940v1 📥 PDF

作者: Chris Hicks, Vasilios Mavroudis, Myles Foley, Thomas Davies, Kate Highnam, Tim Watson

分类: cs.CR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-08

备注: Published in AISec '23. This version fixes some terminology to improve readability

期刊: In Proceedings of the 16th ACM Workshop on Artificial Intelligence and Security. Association for Computing Machinery, 91-101 (2023)

DOI: 10.1145/3605764.3623986

💡 一句话要点

针对恶意软件攻击，提出基于专家知识和深度强化学习的弹性无人机通信网络防御策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 无人机网络 深度强化学习 网络安全 恶意软件防御 弹性通信 多智能体系统 课程学习

📋 核心要点

  1. 现有无人机通信网络在恶意软件攻击下脆弱，难以保证灾难救援等关键任务的通信质量。
  2. 提出一种混合策略，结合专家知识和深度强化学习，提升无人机网络在对抗环境下的通信韧性。
  3. 实验表明，该混合策略优于单纯的深度强化学习方法，并在公开挑战中取得了更好的结果。

📝 摘要（中文）

本文研究了在灾难救援行动中，无人机通信网络在恶意环境下保持韧性的问题。考虑到无人机在制造过程中可能被植入恶意软件，导致广泛且具有传染性的破坏，本文探索了多智能体深度强化学习作为一种防御工具，旨在最大化通信带宽，抵御持续的对抗性干扰。研究基于一个公开的网络弹性策略学习挑战，提出了一种最先进的专家技术，并研究了其相对于深度强化学习智能体的优越性。同时，确定了三种提高学习型智能体性能的方法：(1) 确保每个观察包含必要的信息，(2) 使用专家智能体提供课程学习，(3) 重视奖励的设计。应用这些方法，并提出了一种新的混合策略，使专家和学习型智能体能够协同工作，并在所有先前的结果上有所改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在存在恶意软件攻击的场景下，如何保证无人机通信网络的稳定性和带宽最大化的问题。现有方法在应对供应链中被植入恶意软件的无人机时，缺乏有效的防御策略，导致网络容易受到攻击，通信质量下降。

核心思路：论文的核心思路是结合专家知识和深度强化学习，构建一种混合防御策略。专家知识用于指导强化学习智能体的训练，提供课程学习，并设计合适的奖励函数，从而加速学习过程，提高智能体的性能。同时，专家策略本身也作为一种防御手段，与强化学习智能体协同工作，共同抵御恶意攻击。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境模拟器：模拟无人机通信网络和恶意软件攻击行为；2) 专家策略模块：基于预定义的规则和策略，提供专家级别的防御；3) 深度强化学习智能体模块：使用深度神经网络学习防御策略；4) 混合策略模块：将专家策略和强化学习智能体结合，实现协同防御。

关键创新：论文的关键创新在于将专家知识融入到深度强化学习中，通过课程学习和奖励函数设计，有效地提高了强化学习智能体的训练效率和性能。此外，混合策略的设计也使得专家策略和强化学习智能体能够优势互补，共同提升网络的防御能力。

关键设计：论文中，观察空间的设计至关重要，需要包含足够的信息，以便智能体能够做出正确的决策。奖励函数的设计也需要仔细考虑，既要鼓励智能体最大化通信带宽，又要惩罚恶意攻击行为。此外，网络结构的选择和参数的调整也会影响智能体的性能。具体的技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提出的混合策略在公开的网络弹性策略学习挑战中取得了优异的成绩，超越了以往的深度强化学习方法。通过引入专家知识，强化学习智能体的训练效率和性能得到了显著提升。具体的性能数据和提升幅度在摘要中有所提及，但未在正文中详细展开，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于灾难救援、军事通信等领域，提升无人机网络在复杂和恶意环境下的通信保障能力。通过结合专家知识和人工智能，可以构建更加智能和可靠的无人机通信系统，为各种应用场景提供更强大的支持。未来，该技术还可扩展到其他类型的网络安全防御领域。

📄 摘要（原文）

Communication networks able to withstand hostile environments are critically important for disaster relief operations. In this paper, we consider a challenging scenario where drones have been compromised in the supply chain, during their manufacture, and harbour malicious software capable of wide-ranging and infectious disruption. We investigate multi-agent deep reinforcement learning as a tool for learning defensive strategies that maximise communications bandwidth despite continual adversarial interference. Using a public challenge for learning network resilience strategies, we propose a state-of-the-art expert technique and study its superiority over deep reinforcement learning agents. Correspondingly, we identify three specific methods for improving the performance of our learning-based agents: (1) ensuring each observation contains the necessary information, (2) using expert agents to provide a curriculum for learning, and (3) paying close attention to reward. We apply our methods and present a new mixed strategy enabling expert and learning-based agents to work together and improve on all prior results.