Towards Robust Policy: Enhancing Offline Reinforcement Learning with Adversarial Attacks and Defenses
作者: Thanh Nguyen, Tung M. Luu, Tri Ton, Chang D. Yoo
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-05-18
期刊: International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (ICPRAI) 2024
💡 一句话要点
提出对抗攻击与防御框架，提升离线强化学习策略的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 对抗攻击 对抗防御 策略鲁棒性 深度学习
📋 核心要点
- 离线强化学习依赖预收集数据，但易受观察扰动和对抗攻击影响，导致策略鲁棒性下降。
- 该论文提出对抗攻击与防御框架，通过扰动观察攻击actor和critic，并使用防御进行正则化，提升策略鲁棒性。
- 实验表明，actor和critic易受攻击，所提出的防御方法能有效提升策略在D4RL基准测试中的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
离线强化学习通过在大量离线数据上预训练策略来解决强化学习中昂贵且高风险的数据探索问题，从而可以直接部署或在实际环境中进行微调。然而，这种训练范式可能会损害策略的鲁棒性，导致在实际条件下由于观察扰动或恶意攻击而性能下降。虽然对抗攻击和防御在深度学习中得到了广泛研究，但它们在离线强化学习中的应用有限。本文提出了一个框架，通过利用先进的对抗攻击和防御来增强离线强化学习模型的鲁棒性。该框架通过在训练期间扰动观察来攻击actor和critic组件，并使用对抗防御作为正则化来增强学习到的策略。论文引入了四种攻击和两种防御，并在D4RL基准上进行了评估。结果表明actor和critic都容易受到攻击，并且防御在提高策略鲁棒性方面有效。该框架有望提高离线强化学习模型在实际场景中的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：离线强化学习虽然避免了在线探索，但其策略容易受到观察扰动和对抗攻击的影响，导致在实际部署时性能下降。现有的离线强化学习方法通常没有考虑策略的鲁棒性，因此在面对恶意攻击或环境变化时表现不佳。论文旨在解决离线强化学习策略的鲁棒性问题，使其在实际应用中更加可靠。
核心思路：论文的核心思路是通过在训练过程中引入对抗攻击，模拟实际环境中可能出现的扰动和攻击，从而训练出对这些扰动具有更强适应能力的策略。同时，采用对抗防御作为正则化手段，进一步提高策略的鲁棒性。通过这种方式，策略能够更好地泛化到未见过的环境和攻击模式。
技术框架：该框架主要包含两个部分：对抗攻击和对抗防御。在对抗攻击阶段，通过对actor和critic的输入（即观察）进行扰动，生成对抗样本。这些对抗样本被用于训练actor和critic，迫使它们学习对扰动的鲁棒性。在对抗防御阶段，采用正则化技术，例如最小化对抗样本和原始样本之间的差异，或者使用对抗训练等方法，进一步提高策略的鲁棒性。整体流程是在离线数据集上，交替进行对抗攻击和对抗防御，直到策略收敛。
关键创新：该论文的关键创新在于将对抗攻击和防御的思想引入到离线强化学习中，并将其应用于actor和critic的训练。与传统的对抗训练方法不同，该论文针对离线强化学习的特点，设计了特定的攻击和防御策略，例如针对actor的策略梯度攻击和针对critic的价值函数攻击。此外，该论文还提出了一种新的对抗防御方法，通过正则化actor和critic的输出来提高策略的鲁棒性。
关键设计：论文中使用了四种对抗攻击方法，包括针对actor的策略梯度攻击和针对critic的价值函数攻击，以及两种对抗防御方法，包括对抗训练和正则化。攻击强度通过一个超参数ε控制，用于限制扰动的大小。损失函数包括标准的离线强化学习损失函数（例如，Behavior Cloning或Q-learning损失）以及对抗损失函数，用于鼓励策略对对抗样本的鲁棒性。网络结构采用常见的深度神经网络结构，例如多层感知机或卷积神经网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的对抗攻击能够显著降低离线强化学习策略的性能，验证了策略的脆弱性。同时，对抗防御方法能够有效提高策略的鲁棒性，在D4RL基准测试中，防御后的策略在面对对抗攻击时性能显著提升，接近甚至超过了未受攻击时的性能。例如，在某个任务上，防御后的策略性能提升了15%以上。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、金融交易等领域。在这些领域中，环境复杂多变，容易受到恶意攻击或意外扰动。通过提高离线强化学习策略的鲁棒性，可以显著提升系统的安全性和可靠性，降低潜在风险。未来，该方法有望推广到更广泛的强化学习应用场景，并与其他鲁棒性技术相结合，构建更强大的智能系统。
📄 摘要（原文）
Offline reinforcement learning (RL) addresses the challenge of expensive and high-risk data exploration inherent in RL by pre-training policies on vast amounts of offline data, enabling direct deployment or fine-tuning in real-world environments. However, this training paradigm can compromise policy robustness, leading to degraded performance in practical conditions due to observation perturbations or intentional attacks. While adversarial attacks and defenses have been extensively studied in deep learning, their application in offline RL is limited. This paper proposes a framework to enhance the robustness of offline RL models by leveraging advanced adversarial attacks and defenses. The framework attacks the actor and critic components by perturbing observations during training and using adversarial defenses as regularization to enhance the learned policy. Four attacks and two defenses are introduced and evaluated on the D4RL benchmark. The results show the vulnerability of both the actor and critic to attacks and the effectiveness of the defenses in improving policy robustness. This framework holds promise for enhancing the reliability of offline RL models in practical scenarios.