論文の概要: Adversarial Attacks on Cooperative Multi-agent Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01698v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 04:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:09:13.909069
• Title: Adversarial Attacks on Cooperative Multi-agent Bandits
• Title（参考訳）: 協調型マルチエージェントバンドの敵攻撃
• Authors: Jinhang Zuo, Zhiyao Zhang, Xuchuang Wang, Cheng Chen, Shuai Li, John C.S. Lui, Mohammad Hajiesmaili, Adam Wierman
• Abstract要約: 本研究は,CMA2Bに対する不均質および不均質な環境下での敵攻撃について検討する。 均質な設定では、各エージェントが特定のターゲットアームを$T-o(T)$倍選択し、$o(T)$攻撃コストを$T$ラウンドで発生させる攻撃戦略を提案する。 不均質な環境では、標的アーム攻撃が線形攻撃コストを必要とすることを証明し、少数の標的エージェントの観測のみを操作しながら、最大数のエージェントに線形後悔を強いる攻撃戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.79235070291252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperative multi-agent multi-armed bandits (CMA2B) consider the collaborative efforts of multiple agents in a shared multi-armed bandit game. We study latent vulnerabilities exposed by this collaboration and consider adversarial attacks on a few agents with the goal of influencing the decisions of the rest. More specifically, we study adversarial attacks on CMA2B in both homogeneous settings, where agents operate with the same arm set, and heterogeneous settings, where agents have distinct arm sets. In the homogeneous setting, we propose attack strategies that, by targeting just one agent, convince all agents to select a particular target arm $T-o(T)$ times while incurring $o(T)$ attack costs in $T$ rounds. In the heterogeneous setting, we prove that a target arm attack requires linear attack costs and propose attack strategies that can force a maximum number of agents to suffer linear regrets while incurring sublinear costs and only manipulating the observations of a few target agents. Numerical experiments validate the effectiveness of our proposed attack strategies.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント・バンディット(CMA2B)は、共有型マルチエージェント・バンディットゲームにおいて、複数のエージェントの協調作業を検討する。 我々は,このコラボレーションによって露見される潜在脆弱性を調査し,他のエージェントの判断に影響を及ぼすために,いくつかのエージェントに対する敵対的攻撃を検討する。 具体的には、エージェントが同じアームセットで操作する同質な設定と、エージェントが異なるアームセットを持つ異質な設定の両方において、CMA2Bに対する敵攻撃を研究する。 均質な設定では、1つのエージェントを標的にすることで、すべてのエージェントに特定のターゲットarm $t-o(t)$ を選択させると同時に、$t$ ラウンドで$o(t)$ 攻撃コストを発生させる攻撃戦略を提案する。 不均質な環境では、目標のアーム攻撃には線形攻撃コストが必要であり、最大数のエージェントに線形の後悔を強いる攻撃戦略を提案し、サブリニアのコストを伴い、少数のターゲットエージェントの観測のみを操作する。 提案手法の有効性を検証する数値実験を行った。

関連論文リスト

• CuDA2: An approach for Incorporating Traitor Agents into Cooperative Multi-Agent Systems [13.776447110639193]
  CMARLシステムに反抗剤を注入する新しい手法を提案する。 TMDPでは、裏切り者は被害者エージェントと同じMARLアルゴリズムを用いて訓練され、その報酬機能は被害者エージェントの報酬の負として設定される。 CuDA2は、特定の被害者エージェントのポリシーに対する攻撃の効率性と攻撃性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T09:59:31Z)
• Meta Invariance Defense Towards Generalizable Robustness to Unknown Adversarial Attacks [62.036798488144306]
  現在の防衛は主に既知の攻撃に焦点を当てているが、未知の攻撃に対する敵意の強固さは見過ごされている。 メタ不変防衛(Meta Invariance Defense, MID)と呼ばれる攻撃非依存の防御手法を提案する。 MIDは高レベルの画像分類と低レベルの頑健な画像再生における攻撃抑制において,知覚不能な逆方向の摂動に対して同時に頑健性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T10:10:38Z)
• Multi-granular Adversarial Attacks against Black-box Neural Ranking Models [111.58315434849047]
  多粒性摂動を取り入れた高品質な逆数例を作成する。 我々は,多粒体攻撃を逐次的意思決定プロセスに変換する。 本手法は,攻撃の有効性と非受容性の両方において,一般的なベースラインを超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T02:08:29Z)
• Optimal Cost Constrained Adversarial Attacks For Multiple Agent Systems [6.69087470775851]
  分散攻撃エージェントを用いた最適な敵エージェント対エージェント攻撃を行うという問題を定式化する。 そこで本稿では,静的制約付き攻撃-リソース割り当て最適化と動的プログラミングの段階間最適化を組み合わせた最適手法を提案する。 以上の結果から,攻撃エージェントが受ける報酬を大幅に削減できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T21:28:02Z)
• Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.261231738242266]
  多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。 MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。 我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T11:36:42Z)
• Cooperation or Competition: Avoiding Player Domination for Multi-Target Robustness via Adaptive Budgets [76.20705291443208]
  我々は、敵攻撃を、異なるプレイヤーがパラメータ更新の合同方向で合意に達するために交渉する交渉ゲームであると見なしている。 我々は、プレイヤーの優位性を避けるために、異なる敵の予算を調整する新しいフレームワークを設計する。 標準ベンチマークの実験では、提案したフレームワークを既存のアプローチに適用することで、マルチターゲットロバスト性が大幅に向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T14:02:10Z)
• Robust multi-agent coordination via evolutionary generation of auxiliary adversarial attackers [23.15190337027283]
  副次的攻撃者生成によるロバスト多エージェント協調(ROMANCE)を提案する。 ROMANCEは、訓練中に多種多様で強力な補助的敵攻撃に遭遇することを可能にし、様々な政策摂動の下で高い堅牢性を達成する。 品質の目標は、エゴシステムのコーディネーション効果を最小限に抑えることであり、攻撃者間の振る舞いを多様化するために、新しい多様性レギュレータを適用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T05:29:47Z)
• Attacking Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning by Adversarial Minority Influence [41.14664289570607]
  Adrial Minority Influence (AMI) は実用的なブラックボックス攻撃であり、被害者のパラメータを知らずに起動できる。 AMIは複雑なマルチエージェント相互作用とエージェントの協調的な目標を考えることでも強い。 我々は、実世界のロボット群に対する最初の攻撃と、シミュレーションされた環境における事実上の愚かなエージェントを、全体として最悪のシナリオへと攻撃することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T08:54:37Z)
• Composite Adversarial Attacks [57.293211764569996]
  敵対攻撃は、機械学習(ML)モデルを欺くための技術です。 本論文では,攻撃アルゴリズムの最適組み合わせを自動的に探索するための複合攻撃法(Composite Adrial Attack,CAA)を提案する。 CAAは11の防衛でトップ10の攻撃を破り、時間の経過は少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T03:21:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。