A Framework for Adversarial Analysis of Decision Support Systems Prior to Deployment

📄 arXiv: 2505.21414v1 📥 PDF

作者: Brett Bissey, Kyle Gatesman, Walker Dimon, Mohammad Alam, Luis Robaina, Joseph Weissman

分类: cs.LG, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出对决策支持系统的对抗性分析框架以增强安全性

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

关键词: 对抗性分析 决策支持系统 深度强化学习 安全机制 行为模式 攻击模拟 系统脆弱性

📋 核心要点

  1. 现有的决策支持系统在面对对抗性攻击时缺乏有效的分析和防护机制，导致其在高风险环境中的应用受到限制。
  2. 本文提出了一种新的框架，通过模拟分析决策支持系统的行为模式和脆弱性，帮助研究人员评估对抗性攻击的影响。
  3. 实验结果表明，该框架能够有效发现和排名不同攻击的影响，并验证了对抗性攻击在不同架构和算法中的可转移性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种综合框架，旨在分析和保护使用深度强化学习（DRL）训练的决策支持系统，在部署前提供对学习行为模式和通过模拟发现的脆弱性的洞察。该框架帮助开发精确时机和针对性的观察扰动，使研究人员能够在战略决策背景下评估对抗性攻击结果。我们在定制的战略游戏CyberStrike中验证了该框架，视觉化代理行为，并评估对抗性结果。通过该框架，我们提出了一种系统发现和排名攻击对各种观察指标和时间步影响的方法，并进行了实验以评估对抗性攻击在不同代理架构和DRL训练算法中的可转移性。研究结果强调了在高风险环境中保护决策政策所需的强大对抗防御机制的关键性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决决策支持系统在部署前缺乏对抗性分析的问题。现有方法未能充分识别和评估系统的脆弱性，导致在实际应用中可能遭受攻击。

核心思路：提出的框架通过模拟环境分析学习到的行为模式，开发针对性的观察扰动，以评估对抗性攻击的结果，从而增强系统的安全性。

技术框架：该框架包括多个模块，首先是行为模式分析模块，其次是攻击模拟模块，最后是结果评估模块。通过这些模块的协同工作，研究人员可以全面了解系统的脆弱性。

关键创新：最重要的创新在于系统化地发现和排名攻击对观察指标和时间步的影响，这一方法在现有文献中尚未得到充分探讨。

关键设计：框架中采用了特定的参数设置和损失函数，以确保观察扰动的有效性。此外，网络结构设计考虑了不同代理架构的兼容性，以提高实验的普适性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用该框架能够有效识别出多种对抗性攻击，并在不同代理架构和DRL训练算法中验证了攻击的可转移性。具体而言，攻击的影响在不同观察指标上有显著差异，提升了对系统脆弱性的理解。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融决策、医疗诊断和自动驾驶等高风险环境。在这些领域，决策支持系统的安全性至关重要，研究成果可为系统的安全防护提供理论基础和实践指导，未来可能推动相关技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a comprehensive framework designed to analyze and secure decision-support systems trained with Deep Reinforcement Learning (DRL), prior to deployment, by providing insights into learned behavior patterns and vulnerabilities discovered through simulation. The introduced framework aids in the development of precisely timed and targeted observation perturbations, enabling researchers to assess adversarial attack outcomes within a strategic decision-making context. We validate our framework, visualize agent behavior, and evaluate adversarial outcomes within the context of a custom-built strategic game, CyberStrike. Utilizing the proposed framework, we introduce a method for systematically discovering and ranking the impact of attacks on various observation indices and time-steps, and we conduct experiments to evaluate the transferability of adversarial attacks across agent architectures and DRL training algorithms. The findings underscore the critical need for robust adversarial defense mechanisms to protect decision-making policies in high-stakes environments.