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/2206.02670v4
- Date: Tue, 20 Jun 2023 16:07:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 06:07:06.735651
- 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: 公の場で活動する無人航空機(UAV)エージェントに対する敵攻撃が増加している。
深層学習(DL)アプローチによるこれらのUAVの制御と誘導は、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敵の攻撃に対する脆弱性に対する懸念を追加する可能性がある。
本稿では、これらのDLスキームとUAVを攻撃から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 dangers of adversarial attacks on Uncrewed Aerial Vehicle (UAV) agents
operating in public are increasing. 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 can add concerns regarding the safety
of those techniques and their vulnerability against adversarial attacks.
Confusion in the agent's decision-making process caused by these attacks can
seriously affect the safety of the UAV. 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 the UAVs adopting them from
attacks. The agent adopts a Deep Reinforcement Learning (DRL) scheme for
guidance and planning. The agent is 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. A simulated environment for UAV explainable
DRL-based planning and guidance, including obstacles and adversarial attacks,
is built. The adversarial attacks are generated by the Basic Iterative Method
(BIM) algorithm and reduced obstacle course completion rates from 97\% to 35\%.
Two adversarial attack detectors are proposed to counter this reduction. The
first one is a Convolutional Neural Network Adversarial Detector (CNN-AD),
which achieves accuracy in the detection of 80\%. The second detector utilises
a Long Short Term Memory (LSTM) network. It achieves an accuracy of 91\% with
faster computing times compared to the CNN-AD, allowing for real-time
adversarial detection.
- Abstract（参考訳）: 民間で活動する無人航空機(UAV)エージェントに対する敵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、より具体的には、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敵の攻撃に対する脆弱性に関する懸念を追加することができる。
これらの攻撃によるエージェントの意思決定プロセスの混乱は、UAVの安全性に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
本稿では、これらのDLスキームとUAVを攻撃から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。
エージェントは、ガイダンスと計画のためのDeep Reinforcement Learning(DRL)スキームを採用する。
エージェントは、人工電位場(APF)を利用してトレーニング時間と障害物回避性能を改善する優先経験再生(PER)DRLスキームを用いて、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)を用いて訓練される。
UAVの説明可能なDRLベースの計画と指導のためのシミュレーション環境が構築されている。
敵攻撃は, 基本反復法(BIM)アルゴリズムにより発生し, 障害物コース完了率を97 %から35 %に下げる。
この減少に対抗するために2つの対向攻撃検出器が提案されている。
ひとつは畳み込みニューラルネットワークの逆検出器(cnn-ad)で、80\%の精度を実現している。
第2検出器はLong Short Term Memory (LSTM)ネットワークを利用する。
CNN-ADよりも高速な計算時間で91\%の精度を実現し、リアルタイムの敵検出を可能にする。
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