論文の概要: Reinforcement Learning-Based Approaches for Enhancing Security and Resilience in Smart Control: A Survey on Attack and Defense Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15617v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 21:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 07:18:44.000576
- Title: Reinforcement Learning-Based Approaches for Enhancing Security and Resilience in Smart Control: A Survey on Attack and Defense Methods
- Title（参考訳）: スマートコントロールにおけるセキュリティとレジリエンス向上のための強化学習に基づくアプローチ:攻撃・防御手法に関する調査
- Authors: Zheyu Zhang,
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、現実世界の経験に基づいて意思決定を行うことを学ぶ。
本稿では、敵のRL脅威を概観し、これらのアプリケーションを保護するための効果的な防御戦略を概説する。
スマートグリッドとスマートホームシナリオに集中することにより、この調査は、ML開発者と研究者にRLアプリケーションを保護するために必要な洞察を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212667
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement Learning (RL), one of the core paradigms in machine learning, learns to make decisions based on real-world experiences. This approach has significantly advanced AI applications across various domains, notably in smart grid optimization and smart home automation. However, the proliferation of RL in these critical sectors has also exposed them to sophisticated adversarial attacks that target the underlying neural network policies, compromising system integrity. Given the pivotal role of RL in enhancing the efficiency and sustainability of smart grids and the personalized convenience in smart homes, ensuring the security of these systems is paramount. This paper aims to bolster the resilience of RL frameworks within these specific contexts, addressing the unique challenges posed by the intricate and potentially adversarial environments of smart grids and smart homes. We provide a thorough review of the latest adversarial RL threats and outline effective defense strategies tailored to safeguard these applications. Our comparative analysis sheds light on the nuances of adversarial tactics against RL-driven smart systems and evaluates the defense mechanisms, focusing on their innovative contributions, limitations, and the compromises they entail. By concentrating on the smart grid and smart home scenarios, this survey equips ML developers and researchers with the insights needed to secure RL applications against emerging threats, ensuring their reliability and safety in our increasingly connected world.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、機械学習のコアパラダイムのひとつで、現実世界の経験に基づいて意思決定を行うことを学ぶ。
このアプローチには、スマートグリッド最適化やスマートホームオートメーションなど、さまざまな領域にわたる高度なAIアプリケーションがある。
しかし、これらの重要なセクターにおけるRLの増殖は、基盤となるニューラルネットワークポリシーをターゲットにした高度な敵攻撃に曝され、システムの完全性が損なわれている。
スマートグリッドの効率性と持続可能性を高める上でRLが重要な役割を担っていることや、スマートホームにおけるパーソナライズされた利便性を考えると、これらのシステムのセキュリティが最重要である。
本稿では,スマートグリッドやスマートホームの複雑で潜在的に敵対的な環境がもたらす固有の課題に対処するため,これらのコンテキストにおけるRLフレームワークのレジリエンスを高めることを目的とする。
我々は、最新のRL脅威を徹底的にレビューし、これらのアプリケーションを保護するために調整された効果的な防衛戦略の概要を述べる。
我々の比較分析は、RL駆動型スマートシステムに対する敵の戦術のニュアンスに光を当て、その革新的な貢献、制限、そしてそれらが持つ妥協に焦点をあてて、防御メカニズムを評価する。
スマートグリッドとスマートホームのシナリオに集中することにより、この調査はML開発者と研究者に、新たな脅威に対してRLアプリケーションを保護するために必要な洞察を与え、ますます接続する世界の信頼性と安全性を確保します。
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