論文の概要: A Survey on Reinforcement Learning Security with Application to Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06123v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 18:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 18:24:42.940838
• Title: A Survey on Reinforcement Learning Security with Application to Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転への適用による強化学習セキュリティに関する調査研究
• Authors: Ambra Demontis, Maura Pintor, Luca Demetrio, Kathrin Grosse, Hsiao-Ying Lin, Chengfang Fang, Battista Biggio, Fabio Roli
• Abstract要約: 強化学習は、機械が自身の経験から学ぶことを可能にする。 自律運転などの安全上重要な用途で使用される。 本稿では,自律運転における強化学習アルゴリズムの適用性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.2255446652987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning allows machines to learn from their own experience. Nowadays, it is used in safety-critical applications, such as autonomous driving, despite being vulnerable to attacks carefully crafted to either prevent that the reinforcement learning algorithm learns an effective and reliable policy, or to induce the trained agent to make a wrong decision. The literature about the security of reinforcement learning is rapidly growing, and some surveys have been proposed to shed light on this field. However, their categorizations are insufficient for choosing an appropriate defense given the kind of system at hand. In our survey, we do not only overcome this limitation by considering a different perspective, but we also discuss the applicability of state-of-the-art attacks and defenses when reinforcement learning algorithms are used in the context of autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、機械が自身の経験から学ぶことを可能にする。 今日では、強化学習アルゴリズムが効果的で信頼できる方針を学習することを防ぐか、または訓練されたエージェントに間違った判断をさせるために慎重に作られた攻撃に対して脆弱であるにもかかわらず、自動運転のような安全クリティカルなアプリケーションで使用されている。 強化学習の安全性に関する文献は急速に増加しており、この分野に光を当てるためにいくつかの調査が提案されている。 しかし、それらの分類は、手元にあるシステムの種類に応じて適切な防御を選択するには不十分である。 我々は,この制限を異なる視点から克服するだけでなく,強化学習アルゴリズムが自動運転の文脈で使用される場合の最先端攻撃と防御の適用可能性についても論じる。

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