Mitigating Adversarial Perturbations for Deep Reinforcement Learning via Vector Quantization

📄 arXiv: 2410.03376v1 📥 PDF

作者: Tung M. Luu, Thanh Nguyen, Tee Joshua Tian Jin, Sungwoon Kim, Chang D. Yoo

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-04

备注: 8 pages, IROS 2024 (Code: https://github.com/tunglm2203/vq_robust_rl)

💡 一句话要点

提出基于向量量化的输入转换方法，提升深度强化学习对抗扰动的鲁棒性

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

关键词: 深度强化学习 对抗扰动 向量量化 鲁棒性 输入转换

📋 核心要点

  1. 深度强化学习智能体在对抗扰动下鲁棒性不足，现有方法主要集中于增强模型本身的鲁棒性或对抗训练。
  2. 提出使用向量量化（VQ）作为输入观测的转换，降低对抗攻击空间，使智能体对攻击更具抵抗力。
  3. 实验表明，VQ输入转换能有效防御对智能体观测的对抗攻击，且计算效率高，易于集成到对抗训练中。

📝 摘要（中文）

近期的研究表明，在训练中表现良好的强化学习（RL）智能体在部署时通常缺乏对抗扰动的鲁棒性。这突显了在真实世界部署之前构建鲁棒智能体的重要性。现有工作主要集中于开发基于鲁棒训练的流程来解决这个问题，包括增强深度神经网络组件本身的鲁棒性或在强对抗攻击下对抗性地训练智能体。本文研究了一种基于输入转换的RL防御方法。具体来说，我们提出使用向量量化（VQ）的变体作为输入观测的转换，从而在测试期间减少对抗攻击的空间，使得转换后的观测受攻击的影响较小。我们的方法计算效率高，并且可以无缝地与对抗训练集成，进一步增强RL智能体对抗对抗攻击的鲁棒性。通过在多个环境中进行的大量实验，我们证明了使用VQ作为输入转换可以有效地防御对智能体观测的对抗攻击。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习智能体容易受到对抗扰动的影响，导致性能下降甚至失效。现有的防御方法，如对抗训练，通常计算成本高昂，且可能牺牲智能体在干净环境中的性能。因此，需要一种高效且有效的防御机制，能够在不显著增加计算负担的同时，提升智能体对抗扰动的鲁棒性。

核心思路：论文的核心思路是通过对输入观测进行向量量化（VQ）转换，降低对抗攻击的有效空间。VQ将连续的输入空间离散化为有限的码本，使得微小的扰动更有可能被量化到同一个码字，从而减少扰动对智能体决策的影响。这种方法类似于图像处理中的降噪，通过牺牲一定的细节来提高整体的鲁棒性。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：首先，使用VQ对输入观测进行转换，将原始观测映射到码本中的一个码字。然后，将转换后的观测输入到强化学习智能体中进行决策。VQ模块可以与现有的强化学习算法和对抗训练方法无缝集成。整体流程可以描述为：原始观测 -> VQ转换 -> 强化学习智能体 -> 动作。

关键创新：该方法的主要创新在于将向量量化技术应用于深度强化学习的对抗防御。与传统的对抗训练方法相比，VQ提供了一种计算效率更高的防御机制，因为它不需要在训练过程中显式地生成对抗样本。此外，VQ可以看作是一种数据压缩方法，有助于减少智能体需要处理的信息量，从而提高其泛化能力。

关键设计：VQ模块的关键设计包括码本的大小和VQ的类型（例如，k-means VQ或基于神经网络的VQ）。码本的大小决定了离散化程度，较大的码本可以更好地保留原始观测的信息，但也会增加对抗攻击的有效空间。VQ的类型则影响了量化的效率和精度。此外，损失函数的设计也很重要，例如，可以使用重构误差作为VQ的训练目标，以确保转换后的观测尽可能地接近原始观测。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在多个强化学习环境中进行实验，证明了VQ作为输入转换的有效性。实验结果表明，与没有防御机制的智能体相比，使用VQ的智能体在面对对抗攻击时表现出更高的鲁棒性。此外，VQ可以与对抗训练相结合，进一步提高智能体的防御能力。具体的性能提升幅度取决于环境和攻击类型，但总体而言，VQ能够显著降低对抗攻击对智能体性能的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种对安全性要求较高的强化学习应用场景，例如自动驾驶、机器人控制和金融交易。在这些场景中，智能体需要能够在面对恶意攻击或意外干扰时保持稳定和可靠的性能。通过使用VQ作为防御机制，可以显著提高智能体在这些场景中的鲁棒性，从而降低潜在的风险。

📄 摘要（原文）

Recent studies reveal that well-performing reinforcement learning (RL) agents in training often lack resilience against adversarial perturbations during deployment. This highlights the importance of building a robust agent before deploying it in the real world. Most prior works focus on developing robust training-based procedures to tackle this problem, including enhancing the robustness of the deep neural network component itself or adversarially training the agent on strong attacks. In this work, we instead study an input transformation-based defense for RL. Specifically, we propose using a variant of vector quantization (VQ) as a transformation for input observations, which is then used to reduce the space of adversarial attacks during testing, resulting in the transformed observations being less affected by attacks. Our method is computationally efficient and seamlessly integrates with adversarial training, further enhancing the robustness of RL agents against adversarial attacks. Through extensive experiments in multiple environments, we demonstrate that using VQ as the input transformation effectively defends against adversarial attacks on the agent's observations.