論文の概要: Toward Evaluating Robustness of Reinforcement Learning with Adversarial Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02605v3
• Date: Fri, 26 Apr 2024 04:25:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 18:27:27.354611
• Title: Toward Evaluating Robustness of Reinforcement Learning with Adversarial Policy
• Title（参考訳）: 対人政策による強化学習のロバスト性評価に向けて
• Authors: Xiang Zheng, Xingjun Ma, Shengjie Wang, Xinyu Wang, Chao Shen, Cong Wang,
• Abstract要約: 強化学習エージェントは、デプロイ中に回避攻撃を受けやすい。 本稿では,効率的なブラックボックス対応政策学習のための本質的なモチベーション付き適応政策(IMAP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.1138935956272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning agents are susceptible to evasion attacks during deployment. In single-agent environments, these attacks can occur through imperceptible perturbations injected into the inputs of the victim policy network. In multi-agent environments, an attacker can manipulate an adversarial opponent to influence the victim policy's observations indirectly. While adversarial policies offer a promising technique to craft such attacks, current methods are either sample-inefficient due to poor exploration strategies or require extra surrogate model training under the black-box assumption. To address these challenges, in this paper, we propose Intrinsically Motivated Adversarial Policy (IMAP) for efficient black-box adversarial policy learning in both single- and multi-agent environments. We formulate four types of adversarial intrinsic regularizers -- maximizing the adversarial state coverage, policy coverage, risk, or divergence -- to discover potential vulnerabilities of the victim policy in a principled way. We also present a novel bias-reduction method to balance the extrinsic objective and the adversarial intrinsic regularizers adaptively. Our experiments validate the effectiveness of the four types of adversarial intrinsic regularizers and the bias-reduction method in enhancing black-box adversarial policy learning across a variety of environments. Our IMAP successfully evades two types of defense methods, adversarial training and robust regularizer, decreasing the performance of the state-of-the-art robust WocaR-PPO agents by 34\%-54\% across four single-agent tasks. IMAP also achieves a state-of-the-art attacking success rate of 83.91\% in the multi-agent game YouShallNotPass. Our code is available at \url{https://github.com/x-zheng16/IMAP}.
• Abstract（参考訳）: 強化学習エージェントは、デプロイ中に回避攻撃を受けやすい。 単一エージェント環境では、これらの攻撃は、被害者のポリシーネットワークの入力に注入される知覚不能な摂動によって起こりうる。 マルチエージェント環境では、攻撃者は敵を操り、被害者の方針の観察に間接的に影響を及ぼすことができる。 敵の政策はこのような攻撃を行うための有望な技術を提供するが、現在の手法は探索戦略が貧弱なためサンプル非効率であるか、ブラックボックスの仮定の下で余分な代理モデルの訓練を必要とする。 これらの課題に対処するため,本論文では,単一環境とマルチエージェント環境の両方において,効率的なブラックボックス・逆ポリシー学習のための内在的モチベーション・アドバイザリ・ポリシー(IMAP)を提案する。 我々は, 敵対的内在的正規化要因の4つのタイプを定式化し, 敵対的状態カバレッジ, 政策カバレッジ, リスク, 分散度を最大化し, 被害者政策の潜在的な脆弱性を原則的に発見する。 また,外因性目的と対向性内因性正規化器を適応的にバランスさせる新しいバイアス低減手法を提案する。 本実験は, 種々の環境におけるブラックボックス型対向政策学習における, 4種類の対向型内向正則化器の有効性とバイアス低減法の有効性を検証した。 我々のIMAPは、対人訓練と頑健な正則化という2種類の防御手法を回避し、4つの単一エージェントタスクにおいて、最先端のロバストなWocaR-PPOエージェントの性能を34\%-54\%低下させることに成功した。 IMAPはマルチエージェントゲームYouShallNotPassで最先端の攻撃成功率83.91\%を達成した。 私たちのコードは \url{https://github.com/x-zheng16/IMAP} で利用可能です。

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