論文の概要: Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02670v1
• Date: Mon, 6 Jun 2022 15:16:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 20:17:13.226813
• Title: Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning
• Title（参考訳）: UAV誘導計画のための説明可能な深層強化学習に基づくロバスト攻撃検出
• Authors: Thomas Hickling, Nabil Aouf and Phillippa Spencer
• Abstract要約: 公営の無人航空機(UAV)エージェントに対する敵の攻撃が増加している。 AIベースのテクニックを採用し、さらに具体的には、これらのUAVを制御し、ガイドするためのディープラーニング(DL)アプローチを採用することは、パフォーマンスの観点からは有益であるが、これらのテクニックの安全性と、エージェントが混乱するにつれて衝突が起こる可能性のある敵攻撃に対する脆弱性に対する懸念をさらに高めることができる。 本稿では、これらのDLスキームを保護する効率的な検出器を構築するためのDL法の説明可能性に基づく革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.640835690336653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The danger of adversarial attacks to unprotected Uncrewed Aerial Vehicle (UAV) agents operating in public is growing. Adopting AI-based techniques and more specifically Deep Learning (DL) approaches to control and guide these UAVs can be beneficial in terms of performance but add more concerns regarding the safety of those techniques and their vulnerability against adversarial attacks causing the chances of collisions going up as the agent becomes confused. This paper proposes an innovative approach based on the explainability of DL methods to build an efficient detector that will protect these DL schemes and thus the UAVs adopting them from potential attacks. The agent is adopting a Deep Reinforcement Learning (DRL) scheme for guidance and planning. It is formed and trained with a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) with Prioritised Experience Replay (PER) DRL scheme that utilises Artificial Potential Field (APF) to improve training times and obstacle avoidance performance. The adversarial attacks are generated by Fast Gradient Sign Method (FGSM) and Basic Iterative Method (BIM) algorithms and reduced obstacle course completion rates from 80\% to 35\%. A Realistic Synthetic environment for UAV explainable DRL based planning and guidance including obstacles and adversarial attacks is built. Two adversarial attack detectors are proposed. The first one adopts a Convolutional Neural Network (CNN) architecture and achieves an accuracy in detection of 80\%. The second detector is developed based on a Long Short Term Memory (LSTM) network and achieves an accuracy of 91\% with much faster computing times when compared to the CNN based detector.
• Abstract（参考訳）: 公の場で活動する無人航空機(uav)エージェントに対する敵対的な攻撃の危険性が高まっている。 AIベースのテクニックを採用し、さらに具体的には、これらのUAVを制御し、ガイドするためのディープラーニング(DL)アプローチを採用することは、パフォーマンスの観点からは有益であるが、これらのテクニックの安全性と、エージェントが混乱するにつれて衝突が起こる可能性のある敵攻撃に対する脆弱性に対する懸念をさらに高めることができる。 本稿では,これらのdlスキームを保護する効率的な検出器を構築するための,dlメソッドの説明可能性に基づく革新的なアプローチを提案する。 エージェントは、ガイダンスと計画のためのDeep Reinforcement Learning(DRL)スキームを採用している。 人工電位場(APF)を利用する優先経験再生(PER)DRLスキームを用いて、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)を用いて、トレーニング時間と障害物回避性能を改善する。 敵の攻撃はFGSM(Fast Gradient Sign Method)とBIM(Basic Iterative Method)アルゴリズムによって発生し、障害物コース完了率を80\%から35\%に下げる。 UAVの説明可能なDRLベース計画と障害や敵攻撃を含むガイダンスのための現実的合成環境を構築した。 2つの攻撃検知器が提案されている。 1つは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを採用し、80%の精度で検出する。 第2検出器はLong Short Term Memory (LSTM) ネットワークに基づいて開発され、CNNベースの検出器と比較して計算時間をはるかに速くして91\%の精度を達成する。

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