論文の概要: Recover Triggered States: Protect Model Against Backdoor Attack in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00252v1
• Date: Sat, 1 Apr 2023 08:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 19:04:01.208044
• Title: Recover Triggered States: Protect Model Against Backdoor Attack in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Recover Triggered States: 強化学習におけるバックドア攻撃に対する保護モデル
• Authors: Hao Chen, Chen Gong, Yizhe Wang, Xinwen Hou
• Abstract要約: バックドア攻撃は、悪意のあるユーザーが環境を操作したり、トレーニングデータを破損させたりすることで、トレーニングされたエージェントにバックドアを挿入することができる。 本稿では,バックドア攻撃から被害者エージェントを効果的に保護する新しい手法であるリカバリトリガードステイト(RTS)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.94769537680776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A backdoor attack allows a malicious user to manipulate the environment or corrupt the training data, thus inserting a backdoor into the trained agent. Such attacks compromise the RL system's reliability, leading to potentially catastrophic results in various key fields. In contrast, relatively limited research has investigated effective defenses against backdoor attacks in RL. This paper proposes the Recovery Triggered States (RTS) method, a novel approach that effectively protects the victim agents from backdoor attacks. RTS involves building a surrogate network to approximate the dynamics model. Developers can then recover the environment from the triggered state to a clean state, thereby preventing attackers from activating backdoors hidden in the agent by presenting the trigger. When training the surrogate to predict states, we incorporate agent action information to reduce the discrepancy between the actions taken by the agent on predicted states and the actions taken on real states. RTS is the first approach to defend against backdoor attacks in a single-agent setting. Our results show that using RTS, the cumulative reward only decreased by 1.41% under the backdoor attack.
• Abstract（参考訳）: バックドア攻撃は、悪意のあるユーザーが環境を操作したり、トレーニングデータを破損させたりすることで、トレーニングされたエージェントにバックドアを挿入することができる。 このような攻撃はRLシステムの信頼性を損なうものであり、様々な分野で破滅的な結果をもたらす可能性がある。 対照的に、比較的限られた研究は、RLのバックドア攻撃に対する効果的な防御について研究している。 本稿では,バックドア攻撃から被害者エージェントを効果的に保護する新しい手法であるリカバリトリガードステイト(RTS)手法を提案する。 RTSは、ダイナミクスモデルを近似するために代理ネットワークを構築する。 開発者はトリガの状態からクリーンな状態に環境を回復できるため、攻撃者がトリガーを提示することでエージェント内に隠されたバックドアを活性化するのを防ぐことができる。 シュロゲートをトレーニングして状態を予測した場合、エージェントアクション情報を組み込んで、エージェントが予測した状態に対するアクションと実際の状態に対するアクションとの相違を低減する。 RTSは、単一エージェント環境でバックドア攻撃を防御する最初のアプローチである。 以上の結果から,RTSの累積報酬はバックドア攻撃で1.41%減少した。

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