Provably Efficient Action-Manipulation Attack Against Continuous Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.13116v1 📥 PDF

作者: Zhi Luo, Xiyuan Yang, Pan Zhou, Di Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-20

💡 一句话要点

提出一种有效的动作操控攻击以解决连续强化学习中的安全问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 动作操控 黑箱攻击 蒙特卡洛树搜索 连续动作空间 安全性研究 智能交通系统

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在离散状态和动作的表格设置中，缺乏对连续动作空间的深入探讨，导致在实际应用中存在安全隐患。
  2. 本文提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的黑箱攻击算法LCBT，能够高效地操控智能体的动作，利用轨迹信息进行攻击。
  3. 通过在DDPG、PPO和TD3等算法上进行实验，验证了LCBT在连续动作设置下的有效性，展示了其优越的攻击性能。

📝 摘要（中文）

操控智能体与环境之间的交互轨迹可以控制智能体的训练和行为，暴露出强化学习（RL）的潜在脆弱性。本文针对连续动作空间中的动作操控攻击进行了深入研究，提出了一种名为LCBT的黑箱攻击算法，利用蒙特卡洛树搜索方法进行高效的动作搜索与操控。我们证明了对于动态遗憾与总步骤数呈亚线性关系的智能体，LCBT可以以亚线性攻击成本使智能体收敛到目标策略。实验结果表明，该方法在DDPG、PPO和TD3等连续设置下表现出良好的攻击性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在连续强化学习中，如何有效操控智能体的动作以影响其训练和行为的问题。现有方法主要集中在离散动作空间，未能充分考虑连续动作空间的攻击方式，导致在实际应用中存在安全漏洞。

核心思路：论文的核心思路是提出一种黑箱攻击算法LCBT，利用蒙特卡洛树搜索方法进行高效的动作搜索与操控。通过仅依赖于轨迹信息，LCBT能够在不直接访问智能体内部结构的情况下实施攻击。

技术框架：整体框架包括数据收集、轨迹分析、动作搜索和攻击实施四个主要模块。首先收集智能体的交互轨迹，然后分析这些轨迹以识别潜在的攻击点，接着使用蒙特卡洛树搜索进行动作的高效搜索，最后实施攻击以操控智能体的行为。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的黑箱攻击算法LCBT，能够在连续动作空间中有效实施攻击，并且证明了其在动态遗憾与总步骤数之间的亚线性关系，显著降低了攻击成本。

关键设计：在算法设计中，关键参数包括状态空间的划分数M、每个回合的步骤数H、总回合数K等。此外，损失函数的设计考虑了智能体的动态遗憾，以确保攻击的有效性和效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，LCBT在DDPG、PPO和TD3等算法上表现出色，能够以亚线性攻击成本有效操控智能体的行为，显著提高了攻击的成功率和效率，展示了其在连续动作空间中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、自动驾驶汽车和其他依赖于强化学习的复杂系统。通过识别和利用强化学习中的安全漏洞，能够为系统设计提供重要的安全保障，降低潜在的攻击风险，提升系统的鲁棒性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Manipulating the interaction trajectories between the intelligent agent and the environment can control the agent's training and behavior, exposing the potential vulnerabilities of reinforcement learning (RL). For example, in Cyber-Physical Systems (CPS) controlled by RL, the attacker can manipulate the actions of the adopted RL to other actions during the training phase, which will lead to bad consequences. Existing work has studied action-manipulation attacks in tabular settings, where the states and actions are discrete. As seen in many up-and-coming RL applications, such as autonomous driving, continuous action space is widely accepted, however, its action-manipulation attacks have not been thoroughly investigated yet. In this paper, we consider this crucial problem in both white-box and black-box scenarios. Specifically, utilizing the knowledge derived exclusively from trajectories, we propose a black-box attack algorithm named LCBT, which uses the Monte Carlo tree search method for efficient action searching and manipulation. Additionally, we demonstrate that for an agent whose dynamic regret is sub-linearly related to the total number of steps, LCBT can teach the agent to converge to target policies with only sublinear attack cost, i.e., $O\left(\mathcal{R}(T) + MH^3K^E\log (MT)\right)(0<E<1)$, where $H$ is the number of steps per episode, $K$ is the total number of episodes, $T=KH$ is the total number of steps, $M$ is the number of subspaces divided in the state space, and $\mathcal{R}(T)$ is the bound of the RL algorithm's regret. We conduct our proposed attack methods on three aggressive algorithms: DDPG, PPO, and TD3 in continuous settings, which show a promising attack performance.