論文の概要: Attacking c-MARL More Effectively: A Data Driven Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03558v2
• Date: Sun, 10 Sep 2023 18:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 23:42:13.929673
• Title: Attacking c-MARL More Effectively: A Data Driven Approach
• Title（参考訳）: c-MARLをより効果的に攻撃する: データ駆動アプローチ
• Authors: Nhan H. Pham, Lam M. Nguyen, Jie Chen, Hoang Thanh Lam, Subhro Das, Tsui-Wei Weng
• Abstract要約: 我々は,c-MBAと呼ばれるモデルベースアプローチを用いて,c-MARLエージェントのロバスト性を評価することを提案する。 提案手法は,c-MARLエージェントの対向状態摂動により,既存のモデルフリーアプローチよりもチーム報酬を低減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.52155719556526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, a proliferation of methods were developed for cooperative multi-agent reinforcement learning (c-MARL). However, the robustness of c-MARL agents against adversarial attacks has been rarely explored. In this paper, we propose to evaluate the robustness of c-MARL agents via a model-based approach, named c-MBA. Our proposed formulation can craft much stronger adversarial state perturbations of c-MARL agents to lower total team rewards than existing model-free approaches. In addition, we propose the first victim-agent selection strategy and the first data-driven approach to define targeted failure states where each of them allows us to develop even stronger adversarial attack without the expert knowledge to the underlying environment. Our numerical experiments on two representative MARL benchmarks illustrate the advantage of our approach over other baselines: our model-based attack consistently outperforms other baselines in all tested environments.
• Abstract（参考訳）: 近年,協調型マルチエージェント強化学習(c-marl)のための手法が開発されている。 しかし、敵攻撃に対するc-MARL剤の堅牢性はめったに調査されていない。 本稿では,モデルベースアプローチであるc-MBAを用いて,c-MARLエージェントの堅牢性を評価する。 提案手法は,c-MARLエージェントの対向状態摂動により,既存のモデルフリーアプローチよりもチーム報酬を低減できる。 さらに,本論文では,本研究の基盤となる環境に対する知識を必要とせずに,より強力な敵攻撃を実現できるような,最初の被害者・エージェント選択戦略と,目標とする障害状態を定義するためのデータ駆動型アプローチを提案する。 2つの代表的なMARLベンチマークに関する数値実験は、我々のアプローチが他のベースラインよりも優れていることを示している。

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