論文の概要: A Secure Learning Control Strategy via Dynamic Camouflaging for Unknown Dynamical Systems under Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00573v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 00:34:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 09:56:00.866263
• Title: A Secure Learning Control Strategy via Dynamic Camouflaging for Unknown Dynamical Systems under Attacks
• Title（参考訳）: 攻撃下の未知力学系に対する動的カモフラージュによるセキュアな学習制御戦略
• Authors: Sayak Mukherjee, Veronica Adetola
• Abstract要約: 本稿では、未知の線形時間不変サイバー物理システム(CPS)に対するセキュア強化学習(RL)に基づく制御手法を提案する。 本研究では,設計者による学習の探索段階において,攻撃者が動的モデルについて学習する攻撃シナリオについて考察する。 本稿では,動的カモフラージュに基づく攻撃耐性強化学習(ARRL)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a secure reinforcement learning (RL) based control method for unknown linear time-invariant cyber-physical systems (CPSs) that are subjected to compositional attacks such as eavesdropping and covert attack. We consider the attack scenario where the attacker learns about the dynamic model during the exploration phase of the learning conducted by the designer to learn a linear quadratic regulator (LQR), and thereafter, use such information to conduct a covert attack on the dynamic system, which we refer to as doubly learning-based control and attack (DLCA) framework. We propose a dynamic camouflaging based attack-resilient reinforcement learning (ARRL) algorithm which can learn the desired optimal controller for the dynamic system, and at the same time, can inject sufficient misinformation in the estimation of system dynamics by the attacker. The algorithm is accompanied by theoretical guarantees and extensive numerical experiments on a consensus multi-agent system and on a benchmark power grid model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、盗聴や隠蔽攻撃などの構成攻撃を受ける未知の線形時間不変サイバー物理システム(CPS)に対するセキュア強化学習(RL)に基づく制御手法を提案する。 設計者が線形二次制御器(LQR)を学ぶために行う学習の探索段階で攻撃者が動的モデルについて学習する攻撃シナリオを検討し、その後、我々は二重学習ベースの制御と攻撃(DLCA)フレームワークと呼ばれる動的システムへの隠れた攻撃を実行するためにそのような情報を使用します。 本研究では,動的システムの最適制御器を学習し,同時に,攻撃者によるシステムダイナミクスの推定に十分な誤情報を注入することができる,動的迷彩に基づく攻撃回復力強化学習アルゴリズム(ARRL)を提案する。 このアルゴリズムには、コンセンサスマルチエージェントシステムとベンチマーク電力グリッドモデルに関する理論的保証と広範な数値実験が伴っている。

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