Wolfpack Adversarial Attack for Robust Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.02844v3 📥 PDF

作者: Sunwoo Lee, Jaebak Hwang, Yonghyeon Jo, Seungyul Han

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR, cs.MA

发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-06-18)

备注: 9 pages main, 23 pages appendix with reference. Accepeted by ICML 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Wolfpack对抗攻击与WALL框架，提升多智能体强化学习的鲁棒性

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

关键词: 多智能体强化学习 对抗攻击 鲁棒性 对抗训练 协同博弈

📋 核心要点

  1. 传统MARL方法难以抵御合作场景下的协同对抗攻击，鲁棒性不足。
  2. 提出Wolfpack攻击模拟狼群狩猎，针对性攻击关键智能体及其辅助者。
  3. 引入WALL框架，通过对抗训练提升MARL策略的鲁棒性，防御Wolfpack攻击。

📝 摘要（中文）

传统的多智能体强化学习(MARL)鲁棒性方法在合作场景中，面对协同对抗攻击时表现不佳。为了解决这一局限性，我们提出了Wolfpack对抗攻击框架，该框架受到狼群狩猎策略的启发，通过攻击初始智能体及其辅助智能体来破坏合作。此外，我们还引入了用于MARL的Wolfpack对抗学习(WALL)框架，该框架通过促进系统范围内的协作来训练鲁棒的MARL策略，以防御所提出的Wolfpack攻击。实验结果强调了Wolfpack攻击的破坏性影响以及WALL所实现的显著鲁棒性改进。代码可在https://github.com/sunwoolee0504/WALL获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法在面对协同对抗攻击时，鲁棒性较差，尤其是在需要智能体之间紧密合作的场景下。传统的对抗训练方法往往难以应对这种复杂的攻击模式，因为攻击者可以精心设计策略，利用智能体之间的依赖关系来达到破坏合作的目的。因此，如何提升MARL在协同对抗环境下的鲁棒性是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是模拟狼群的狩猎策略，设计一种名为Wolfpack的对抗攻击方法。该方法不是随机攻击智能体，而是有针对性地选择初始智能体及其辅助智能体进行攻击，从而破坏整个合作体系。同时，为了防御这种攻击，论文提出了Wolfpack对抗学习（WALL）框架，通过对抗训练来提升MARL策略的鲁棒性。

技术框架：WALL框架主要包含两个部分：Wolfpack对抗攻击和对抗训练。首先，Wolfpack攻击模块负责生成对抗样本，它会根据当前智能体的状态和策略，选择合适的初始智能体和辅助智能体进行攻击。然后，对抗训练模块利用这些对抗样本来训练MARL策略，使其能够更好地抵御Wolfpack攻击。整个框架通过迭代进行，不断提升MARL策略的鲁棒性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了Wolfpack对抗攻击方法，该方法能够有效地模拟协同对抗攻击，并针对性地攻击关键智能体，从而更好地评估和提升MARL策略的鲁棒性。与传统的随机攻击方法相比，Wolfpack攻击更具挑战性，也更能反映实际应用中可能遇到的攻击场景。

关键设计：Wolfpack攻击的关键设计在于如何选择初始智能体和辅助智能体。论文可能采用了一些启发式算法或者学习算法来选择这些智能体，例如，可以根据智能体的中心性、影响力等指标来选择初始智能体，然后根据智能体之间的合作关系来选择辅助智能体。对抗训练的关键设计在于如何平衡原始任务和对抗任务之间的损失，以及如何有效地利用对抗样本来提升MARL策略的泛化能力。具体的损失函数、网络结构等技术细节未知，需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Wolfpack攻击能够显著降低传统MARL算法的性能，验证了其有效性。同时，WALL框架能够显著提升MARL策略的鲁棒性，有效防御Wolfpack攻击。具体的性能提升幅度未知，需要参考论文原文中的实验数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高安全性和鲁棒性的多智能体系统，例如：自动驾驶车辆编队、机器人协同作业、网络安全防御等。通过提升MARL策略的鲁棒性，可以有效防御恶意攻击，确保系统在复杂环境下的稳定运行。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的场景，例如：异构智能体系统、动态环境等。

📄 摘要（原文）

Traditional robust methods in multi-agent reinforcement learning (MARL) often struggle against coordinated adversarial attacks in cooperative scenarios. To address this limitation, we propose the Wolfpack Adversarial Attack framework, inspired by wolf hunting strategies, which targets an initial agent and its assisting agents to disrupt cooperation. Additionally, we introduce the Wolfpack-Adversarial Learning for MARL (WALL) framework, which trains robust MARL policies to defend against the proposed Wolfpack attack by fostering systemwide collaboration. Experimental results underscore the devastating impact of the Wolfpack attack and the significant robustness improvements achieved by WALL. Our code is available at https://github.com/sunwoolee0504/WALL.