Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal Actuator Attacks on Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning

論文の概要: Optimal Actuator Attacks on Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07839v1
Date: Tue, 11 Feb 2025 03:01:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-13 18:10:00.714787
Title: Optimal Actuator Attacks on Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習を用いた自動車の最適アクチュエータ攻撃
Authors: Pengyu Wang, Jialu Li, Ling Shi,
Abstract要約: AVアクチュエータに対する最適なステルス完全性攻撃を設計するための強化学習(RL)に基づくアプローチを提案する。また、このような攻撃に対処するために、最先端のRLベースのセキュアコントローラの限界を分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.836584342902492
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the increasing prevalence of autonomous vehicles (AVs), their vulnerability to various types of attacks has grown, presenting significant security challenges. In this paper, we propose a reinforcement learning (RL)-based approach for designing optimal stealthy integrity attacks on AV actuators. We also analyze the limitations of state-of-the-art RL-based secure controllers developed to counter such attacks. Through extensive simulation experiments, we demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed method.
Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の普及に伴い、さまざまな種類の攻撃に対する脆弱性が増加し、重大なセキュリティ上の課題が浮かび上がっている。本稿では,AVアクチュエータに対する最適ステルス完全性攻撃を設計するための強化学習(RL)に基づくアプローチを提案する。我々はまた、このような攻撃に対抗するために開発された最先端のRLベースのセキュアコントローラの限界を分析する。シミュレーション実験により,提案手法の有効性と有効性を示す。

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